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

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