文件名称:
自动化学习框架（AutoML）的性能比较
开发工具:
文件大小: 356kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-24
详细说明：AutoML作为一个有效的工具可以帮助很多企业方便地实施和加速人工智能方面的应用落地。对于还不具备数据科学团队的公司来说，AutoML可以是全自动化的模型构建工具来使用，即便对于具备一定数据科学能力的公司，AutoML仍然可以帮助他们更加专注在人工智能落地中最为重要的事情上。在文本中，主要讲解目前常用的四个自动化学习平台，auto-sklearn,TPOT,auto_ml和H2O，以及他们之间的性能比较。机器学习建模是一个流程化的过程。首先我们需要拿到数据，其次就是数据的预处理、特征工程，接着要做模型的构建，并通过调参的方式来寻找最好的模型参数。如果效果不佳，我们经常需要回到特征工程，重新再走
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