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为什么需要自动机器学习

对于机器学习的新用户而言，使用机器学习算法的一个主要的障碍就是算法的性能受许多的设计决策影响。随着深度学习的流行，工程师需要选择相应的神经网络架构，训练过程，正则化方法，超参数等等，所有的这些都对算法的性能有很大的影响。于是深度学习工程师也被戏称为调参工程师。

自动机器学习（AutoML）的目标就是使用自动化的数据驱动方式来做出上述的决策。用户只要提供数据，自动机器学习系统自动的决定较佳的方案。领域不再需要苦恼于学习各种机器学习的算法。自动机器学习不光包括大家熟知的算法选择，超参数优化，和神经网络架构搜索，还覆盖机器学习工作流的每一步。自动机器学习（AutoML）的用处就在于此，它帮助研究人员和从业者，自动构建机器学习（ML）管道，将多个步骤及其对应的多个选项集成为工作流，以期找到针对给定问题的高性能机器学习（ML）模型。

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