AutoML：自动化机器学习
关键词：自动化机器学习、模型选择、超参数优化、特征工程、神经架构搜索、迁移学习
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- AutoML：自动化机器学习
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1. 背景介绍
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，其应用范围不断扩大，涵盖了从医疗诊断到金融预测、从自动驾驶到智能制造等多个领域。然而，构建高性能的机器学习模型通常需要深厚的专业知识和大量的时间投入。这一现状不仅限制了机器学习技术的普及，也为许多企业和组织带来了巨大挑战。
在这样的背景下，自动化机器学习（Automated Machine Learning，简称AutoML）应运而生。AutoML旨在自动化机器学习工作流程中的多个步骤，包括数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化等，从而使得非专业人士也能够快速构建高质量的机器学习模型。
AutoML技术的出现不仅大大降低了机器学习的门槛，提高了模型开发的效率，还为解决机器学习人才短缺的问题提供了一个可行的方案。它使得更多的企业和组织能够利用机器学习技术来解决实际问题，推动了人工智能技术的广泛应用。
本文将深入
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