文件名称:
自动化的机器学习(AutoML)：将AutoML部署到云中
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文件大小: 251kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-24
详细说明：AutoML是一个很宽泛的术语，理论上来说，它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是，我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超参数调优，这些步骤处在数据科学流程的末端。流程中的早期步骤，即数据探索、清理和特征工程很难自动化，因为它们既需要专业知识，也需要人为判断。令人高兴的是，AutoML可让模型选择和开发等工作中冗长单调的步骤实现自动化，从而解放数据科学家，让他们关注更有趣的工作。下面我将详细介绍部署AutoML服务的经验。1.AutoML可为模型选择和优化提供切实的好处。2.它非常容易入手。很多AutoML框架都与scikit-learn或其他广
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