試用一下H2O全自動機器學習 下載數據集 天池練習賽"工業蒸汽量預測"，下個數據集：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231693/introduction 安裝H2O
論文名稱：DetNAS: Backbone Search for Object Detection 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1903.10979 開源代碼： https://github.com/m
DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks 論文鏈接：https://dl.acm.org/citation.c
論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2003.06505 代碼鏈接： https://github.com/awslabs/autogluon 背景 表數據的AutoML近幾年很火，但是目前沒有一個框架做到了集
近年來機器學習有了大幅增長，自動化機器學習也有很大需求。本文將從傳統機器學習和深度學習兩個角度介紹。 傳統機器學習AutoML CASH AutoML的範圍很廣，可以包括從自動數據分析，自動特徵工程，自動縮放，自動正則化，自動特徵
一、超參數優化（HPO）簡介 超參數優化 (HPO) 是 Hyper-parameter optimization的縮寫，是指不是依賴人工調參，而是通過一定算法找出機器學習/深度學 習中最優/次優超參數的一類方法。HPO的
前提：請明確源碼一般是沒什麼問題的，大多數運行不成功都是配置問題 坑：cifar10_micro_search.sh無法加載模型繼續訓練 原因：cifar10/main.py中全局參數reset_output_dir本來是false，不知
簡介 NNI是微軟的開源自動調參的工具。人工調參實在是太麻煩了，最近試了下水，感覺還不錯，能在幫你調參的同時，把可視化的工作一起給做了，簡單明瞭。其可以可以看到當前試驗的進展情況，搜索參數和效果最好的一些超參數組合。例如： 通過下
部分是從外文文獻翻譯，參考百度而來 一、Automl是什麼 機器學習模型都是由工程師和科學家團隊精心設計出來的。這種手動設計的過程是非常困難的，因爲模型組件的搜索空間可以非常巨大——一個典型的10層網絡模型能有1010種可能的網絡。因
文章目錄FBNetV3: Joint Architecture-Recipe Search using Neural Acquisition FunctionHourNAS: Extremely Fast Neural Archi
