AutoML: A Survey of the State-of-the-Art

深度学习已经渗透到我们生活的方方面面,给我们带来了极大的便利。然而,针对某一特定任务构建高质量的深度学习系统的过程不仅耗时,而且需要大量的资源和人力,阻碍了深度学习在产业界和学术界的发展。为了缓解这一问题,越来越多的研究项目关注于自动化机器学习(AutoML)。在本文中,我们提供了一个全面的和最新的研究,在最先进的汽车。首先,根据机器学习的特点,详细介绍了自动化技术。在此基础上,总结了神经结构搜索(NAS)的研究现状,这是目前自动化领域研究的热点之一。我们还将NAS算法生成的模型与人工设计的模型进行了比较。最后,提出了有待进一步研究的几个问题。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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