对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型，这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量，迎来应用程序开发的新潮流。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。
图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着图学习相关文献的不断涌现，涌现出大量的方法和技术，手工设计出针对不同图相关任务的最优机器学习算法变得越来越困难。为了解决这一问题，自动图机器学习(automated graph machine learning)正受到越来越多的研究领域的关注，它旨在为不同的图任务/数据在没有人工设计的情况下发现最佳的超参数和神经结构配置。在本文中，我们广泛地讨论了自动化图机器方法，包括超参数优化(HPO)和神经结构搜索(NAS)的图机器学习。我们将分别简要介绍现有的用于图机器学习和自动机器学习的库，并进一步深入介绍AutoGL，这是我们专门的、也是世界上第一个用于自动图机器学习的开源库。最后，我们分享了对自动图机器学习未来研究方向的见解。这篇论文是第一个系统和全面的讨论的方法，库以及自动化图机器学习的方向。
在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 An Opinionated Introduction to AutoML and Neural Architecture Search （http://www.fast.ai/2018/07/16/auto-ml2/#auto-ml）
AI 研习社按：本文由「图普科技」编译自 An Opinionated Introduction to AutoML and Neural Architecture Search 。
针对不同的数据集和问题，深度学习专家需要进行几十至上百次的实验才能找到神经网络架构和超参数之间的平衡。
机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一个静态统计值，但对于特定事件来说，系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据，而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中，时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的预测性维护等多有应用之外，还可用作异常检测的第一步，以帮助在实际值偏离预测值过多时触发警报。
典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数据点v（i）的特征确定，还可以由其他数据点v（j）的特征确定。j）给出。例如，期刊论文的主题（例如计算机科学，物理学或生物学）可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面，在预测论文主题时，论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？
传统的人工智能旨在使用机器帮助人类完成特定的任务，随着人工智能的发展，在计算机领域衍生出了机器学习。机器学习旨在通过计算机程序完成对数据的分析，从而得到对世界上某件事情的预测并做出决定。
大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT，它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此，我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
近年来，AutoML在自动化机器学习的设计方面已经取得了巨大的成功，例如设计神经网络体系结构和模型更新规则。
几天前，我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型，能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类，以及了解该模型可能达到的精度。 在
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。
📷 原文来源：Lemberg Solutions Ltd 作者：Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今，与智能手机进行交互的方式有很多种：触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头（如人脸识别）、方向键（D-PAD）、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢？ 我们可以举一个例子来说明这个问题，比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时，可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图；或者，你可以将手机快
近日，由第四范式、ChaLearn、微软和阿卡迪亚大学联合举办的《The 3rd AutoML Challenge: AutoML for Lifelong Machine Learning》挑战赛落下帷幕。自 8 月份上线以来，本次赛事吸引了二百余支队伍参赛，其中包括 MIT、UC Berkeley、清华大学、北京大学等国内外顶尖高校，微软、腾讯、阿里巴巴等科技巨头，Rapids.ai 等新兴创业公司，以及一些来自开源社区的开发者。
今天，谷歌宣布开源AdaNet，这是一个轻量级的基于TensorFlow的框架，可以在最少的专家干预下自动学习高质量的模型。
自动机器学习是现在非常流行的一个概念，我们在进行深度学习的时候需要调整的典型超参数包括优化算法（SGD，Adam等），学习速率和学习速率调度以及正则化等。根据数据集和具体问题，深度学习专家可以进行数十到数百次实验，以找到神经网络架构和超参数之间的平衡，这些实验通常需要计算数百到数千小时。刚刚提到的这种模式仅适用于专家，那非深度学习专家呢？如果一个业余爱好者也想快速搭建一个深度神经网络，那这种半自动化的搭建方式就再适合不过了，于是现在Auto-Keras和AutoML就应运而生了。
Cloud TPU意图优化计算受限问题，并让机器学习模型训练更加容易。 当地时间凌晨6点多，Google Brain负责人、谷歌首席架构师Jeff Dean连发10条Twitter，只想告诉人们一件事情——我们推出了Cloud TPU的beta版，第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来使用它，不过数量有限，你需要先行填表申请。 一直以来，TPU都被用于谷歌内部产品，随着Cloud TPU的开放，不管是云服务还是AI芯片市场，都将迎来一场变动。 谷歌开放Cloud TPU测试版每小时6.5美元 数量有限
Meta 的新型超级计算机——AI Research SUperCLuster 的发布是为了满足大型机器学习模型日益苛刻的计算需求。再次证明，增长模型的趋势远未结束。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
在 2017 年谷歌刚刚推出 AutoML 工具的时候，「AutoML」还仅有机器学习模型自动化的意思。而现在，人们已经普遍认为 AutoML 需要贯穿机器学习的整个流程：从数据清洗开始、特征工程、到模型的生成，甚至包括模型评估，所有阶段都包括在了 AutoML 的范畴之内。
无论是从剧情还是制作上这部电影都掀起了一阵舆论浪潮。影片中令人印象最深刻的无疑是几场“时间钳形大战”，高度还原了时间逆转的整个过程，而不是直接跳转到过去的某个时间点。
你可能会想知道，GitHub是从什么时候开始涉足自动机器学习业务的。好吧，它其实没有，但你可以像有一样的使用它。在本教程中，我们将向你展示如何构建个性化的AutoML软件，并将其托管在GitHub上，以便其他人可以免费使用或付费订阅。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述现有可用的AutoML平台。
谷歌全新发布Cloud AutoML，预计的语音、图像、NLP、翻译等系列服务中，首先发布的是AutoML Vision，任何人都能上传图片，然后让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。李飞飞在Twitter连发两条信息说：“在短短的几个月里，将尖端技术转化为数百万的产品，这是一个相当鼓舞人心的旅程！我们希望AutoML Vision是我们客户的第一选择。” 📷 📷 李佳在朋友圈中称：今天我们 CloudAI 团队推出了 Cloud AutoML, 自动生成 ML 模型的技术。这是飞飞和我加入谷歌云以来的一
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
本文将系统全面的介绍自动机器学习的其中一个常用框架: Auto-Sklearn，介绍安装及使用，分类和回归小案例，以及一些用户手册的介绍。快来和小猴子一起研习吧！
本文转载自 开源技术 * IBM 微讲堂 | Kubeflow 系列（观看回放 | 下载讲义） 学习和掌握 Kubernetes 上的机器学习工具集 Kubeflow IBM Developer 中国 更新: 2020-11-13 | 发布: 2020-09-15
图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着图学习的研究热潮和大量新兴方法和技术的涌现，针对不同的图相关任务，人工设计最优的机器学习算法变得越来越困难。为了应对这一挑战，以发现不同图相关任务/数据的最佳超参数和神经网络架构配置为目标的自动化图机器学习正日益受到研究界的关注。论文广泛讨论自动化图机器学习方法，主要涵盖用于图机器学习的超参数优化（HPO）和神经网络架构搜索（NAS）。简要概述了分别为图机器学习和自动化机器学习设计的现有库，并进一步深入介绍了他们贡献的世界上第一个用于自动化图机器学习的开源库 AutoGL。最后分享了对自动化图机器学习未来研究方向的见解。该论文是对自动化图机器学习的 Approaches, Libraries and Directions 的首次系统而全面的讨论。
今天在旧金山举行的谷歌Cloud Next大会上，谷歌迎来了全新的突破，发布了一系列关于人工智能的公告。亮点主要包括：AutoML增添了自然语言处理（AutoML Natural Language）和翻译（AutoML Translate）；Contact Center AI和TPU 3.0。
AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤：
来源丨网络 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤： 数据读取和合并，使其可供使用。 数据预处理是指数据清理和数据整理。 优化功能和模型选择过程的位置。 将其应用于应用程序以预测准确的值。 最初，所有这些步骤都是手动完成的。但是现在随着AutoML的出现，这些步骤可以实现自动化。AutoML当前分为三类： 用于自动参数调整的AutoML（相对基本的类型） 用于非深
翻译 | AI 科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组
2019年国际数据挖掘顶级会议KDD (ACM SIGKDD CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING)，已正式公布了KDD Cup 2019三项重大比赛。
本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过 App 创建，随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
【GiantPandaCV导读】本文是笔者第一次进行翻译国外博客，第一次尝试，由于水平的限制，可能有的地方翻译表达的不够准确，在翻译过程中尽量还原作者的意思，如果需要解释的部分会在括号中添加，如有问题欢迎指正。本文翻译的是《Everything you need to know about AutoML and Neural Architecture Search》获得了4.8k的高赞。
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
大数据文摘作品 编译：钱天培、龙牧雪 连发三条推特！今天凌晨时分，李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision，可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习，每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展！ ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面，或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
AutoML和神经结构搜索(NAS)是深度学习城堡的新国王。它们是一种快速的方法，可以在不需要太多工作的情况下为机器学习任务获得很高的准确性。
MobileVLM 是一款专为移动设备设计的快速、强大和开放的视觉语言助手。它结合了面向移动设备的架构设计和技术，包括从头开始训练的 1.4B 和 2.7B 参数的语言模型、以 CLIP 方式预训练的多模态视觉模型，以及通过投影实现的高效跨模态交互。在各种视觉语言基准测试中，MobileVLM 的性能可媲美大型模型。此外，它还在高通骁龙 888 CPU 和英伟达 Jeston Orin GPU 上展示了最快的推理速度。
今天给大家介绍由河南农业大学陈震教授、美国弗吉尼亚联邦大学Lukasz Kurgan教授和澳大利亚蒙纳士大学宋江宁教授等团队合作于2021年6月份发表在生物学顶级期刊Nucleic Acids Research上的一个开源自动化机器学习平台。该平台采用“一站式”的方式对生物序列（包含DNA、RNA以及蛋白质序列）进行特征提取和选择、聚类分析、构建和评测机器学习模型，并将预测结果可视化。河南农业大学陈震教授、中国农业科学院棉花所赵佩副研究员和蒙纳士大学李晨博士为并列第一作者。该工具使用Python/PyQt5作为主要开发工具和编程语言，并在目前所有主流系统包括Windows, MacOS和Linux系统下进行了软件测试运行。iLearnPlus平台共包含四个既可独立使用，又可组合使用的系统模块，可以分别实现对生物序列数据进行特征提取、分析、建模以及数据可视化等多种功能。文章通过使用iLearnPlus对对长非编码RNA和蛋白质巴豆酰化修饰的预测作为运行实例充分展示和论证了该工具的强大功能。
技术博客TowardDataScience有一篇文章，就全面介绍了关于AutoML和NAS你需要了解的一切。
机器学习的应用需要大量的人工干预，这些人工干预表现在：特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。AutoML视图将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习，使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
数据科学领域有一部分研究者和开发者已经选择学习这些新技术了，但在预测性和规范性建模的问题类型和技术方面（我们 90% 的工作就是这些），学习深度学习技术却与我们的大部分工作方向背道而驰。
选自DataScienceCentral 作者：William Vorhies 机器之心编译 参与：Panda 深度学习技术往往比较复杂，从头开发的难度较大，但现在有一些公司提供了能帮助开发者轻松使用深度学习的自动化深度学习（ADL）平台，比如微软的 CustomVision.AI、谷歌的 Cloud AutoML、OneClick.AI。Data Science Central 近日发文对这三个平台进行了比较和盘点，机器之心对该文做了编译介绍。 阻碍我们使用深度学习方法的原因有很多，其中最主要的是深度学习
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