AI 产业三大发展趋势（AutoML/MLOps/XAI）将加速企业 AI 应用落地
AI 人工智能高速发展数十年后的现在，企业对于发展 AI 应用的进程，从探索期接续进入构建、扩展及输出的阶段。近期 AI 产业的三大发展趋势：AutoML（自动机器学习）、MLOps（机器学习的开发及运维）及 XAI（可解释性的AI）等解决方案，将加快企业发...
九章云极DataCanvas DAT面世：端到端AutoML，把AI建模效率提升一百倍
给定一个数据集，如何找到一套高效解决问题的 AI 算法加超参数？对于机器学习开发者来说，这是需要耗费大量时间来完成的工作。不过近几年来出现的自动机器学习工具 AutoML，用 AI 的方式让构建 AI 的模型选择、调参工作变成了全自动。10 月 22 日，在 「2021 年数智化高峰论坛」上，九章云...
为了让 AI 更快地融入生活，AutoML 提供了哪些帮助？
小叽导读：AI 应用在我们的生活中已经无处不在了。可是作为知识与人力密集型的 AI 应用，如果要获得更好的效果，目前仍然需要重度依赖算法科学家。如何帮助 AI 应用快速落地？减少对于人的依赖，AutoML 已经成为炙手可热的话题。今天，为你揭秘阿里巴巴人工智能实验室在 AutoML 方面做了哪些探索...
AI平台-AutoML-2019年几个靠谱的AutoML框架
1. 什么是AutoML 1.1简介 AutoML，也称自动机器学习，是指将机器学习应用于现实问题的端到端过程自动化的过程。典型的机器学习模型包括以下四个过程：从摄取数据到预处理、优化，然后预测结果，每个步骤都由人来控制和执行。AutoML 主要关注两个主要方面：数据采集 / 收集和预测。中间发生的...
AI平台-第四范式AutoML综述
论文地址：*https://arxiv.org/abs/1810.13306 。 这是一篇来自第四范式(4Paradigm)公司的关于AutoML的综述文章。第四范式是目前国内关于AutoML研究较早较深入的公司之一。AutoML全称是Automated Machine Learning，...
AI平台-AutoSKlearn【AutoML】
1. AutoSKlearn是什么？ 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可...
AI平台-TransmogrifAI【AutoML】
TransmogrifAI（发音为 trăns-mŏgrə-fī）是一个用 Scala 编写的 AutoML 库，它运行在 Spark 之上。它的开发重点是通过机器学习自动化加速机器学习开发人员的工作效率，以及实施编译时类型安全、模块化和重用的 API。通过自动化，它可以实现接近手动调整模型的精度，...
云脑科技徐昊：AutoML 工程实践与大规模行业应用 | AI研习社104期大讲堂总结
雷锋网(公众号：雷锋网)AI 科技评论按： AutoML 是今年的机器学习的热点，该技术潜力很大，在工程实践能够产生巨大的价值。现阶段，业界主要在探讨 AutoML 的难点与方向阶段，目前还没有一家推出系统性的方案。在工程实践上，AutoML 还没有成为机器学习流程自动化、智能化的主要推动力。在实际...
李飞飞发布的谷歌AutoML真的能让AI民主化么？
李飞飞宣布，谷歌AutoML Vision进入公共测试版，并推出了两款新的AutoML产品：AutoML Natural Language和AutoML Translation。 这款谷歌力推的产品在今年1月份面世之时，就担负着让AI民主化的重大使命，同时也与李飞飞作为“AI民主化推进者”的形象深度...
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