叮～AutoML自动化机器学习入门指南，来了_叮～AutoML自动化机器学习入门指南，来了

之前的工作中也有多少接触过这个AutoML（Automated Machine Learning）的概念，简单来说就是把模型开发的标准过程模块化，都交给一些自动化的组件来完成，比如数据集的划分、特征衍生、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控，都“一条龙”地在AutoML实现。

从Google Cloud绘制的AutoML的工作原理图可以看出，我们使用者只需要给其提供数据源，以及好坏样本（或者不需要），然后后面的一切都交给AutoML组件去完成。

???? AutoML的关键节点

我们可以认识到AutoML大大降低了机器学习模型的开发门槛，但是我们还是需要了解这里面的原理的，这里涉及了机器学习的几个关键节点的内容，需要我们特别关注。

其中最为重要的是自动化特征工程了，一般缩写为“Auto FE”，主要是包括了预处理、特征选择、特征提取、元学习等等的操作，把每一个环节的处理逻辑写到脚本里，结合一些策略让逻辑更加科学，结果更加合理。

第二个就是自动化模型选择，也叫Automated Model Selection，简称AMS，就是根据实际的数据来选择合适的算法。因为大多数的算法都是有超参数的，这时候AutoML是需要进行自动化的超参数优化的，英文叫做Hyperparameter Optimization，简称HPO，在学习中了解到这块的知识研究还是蛮丰富的，主要有下面的一些方法：

• 基于贝叶斯优化的超参数优化 Bayesian Optimization

• 基于进化算法的超参数优化 Evolutionary Algorithms

• 基于本地搜索的超参数优化 Local Search

• 基于随机搜索的超参数优化 Random Search

• 基于粒子群优化算法的超参数优化 Particle Swarm Optimization

• 基于元学习的超参数优化 Meta Learning

• 基于迁移学习的超参数优化 Transfer Learning

还有一个概念就是NAS，即Neural Architecture Search（神经网络结构搜索），因为目前深度学习应用很广泛了，很多时候是需要搭建一个深度神经网络，这里面涉及的参数是真的多，按照传统的超参数优化的方法显得十分吃力，所以也有了这个NAS的概念，而关于NAS的研究方法，主要有下面几种：

• 基于进化算法的超参数优化 Evolutionary Algorithms

• 基于元学习的超参数优化 Meta Learning

• 基于迁移学习的超参数优化 Transfer Learning

• 基于本地搜索的超参数优化 Local Search

• 基于强化学习的超参数优化 Reinforcement Learning

• 基于Network Morphism

• 基于 Continuous Optimization优化

???? 市面上的AutoML产品

目前AutoML工具我们可以从两个途径来进行获取学习：

• 开源框架：如Auto-Keras、Auto-sklearn等开源工具

• 商业服务：如Google Cloud、Microsoft Azure等

从Awesome-AutoML-Papers（https://github.com/hibayesian/awesome-automl-papers#projects）里有一张AutoML工具的对比图，大家可以浏览一波。