自動化機器學習研究綜述

近年來,機器學習在各個領域都有著巨大的貢獻,然而一個高效的機器學習算法往往依賴於人類指導,例如數據處理,特徵工程,算法選擇以及超參選定等。隨著機器學習算法越來越複雜,可選擇的算法及過程數量越來越多,為了節約時間及人力成本以及提高精度,自動化機器學習( autoM)孕育而生。


本文將分別從以下四方面進行介紹。


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