相信大家在日常的建模工作中都会或多或少地思考一个问题：建模可不可以被自动化？今天将围绕这个问题向大家介绍一个开源的自动建模工具H2O。本文将会cover以下三个部分：
AI 前线导读： 人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛较高的领域，需要专业的知识和资源，很少有公司可以自己承担。—— 李飞飞自动机器学习（AutoML）是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。AutoML 使真正意义上的机器学习成为可能，即使对于没有该领域专业知识的人也是如此。本文介绍了一些流行的 AutoML 框架，这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
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机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过建立数学模型，使计算机能够从数据中自动学习并进行预测和决策。H2OAutoML是一个开源的自动机器学习工具库，它旨在简化机器学习的使用和部署过程。本文将介绍H2OAutoML的基本概念和使用方法。
收集原始数据、合并数据源、清洗数据、特征工程、模型构建、超参数调优、模型验证和设备部署。
这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分：建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序，如 GPT-4，由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力，代表着人工智能的一场革命。然而，它们也带来了许多重大风险，例如存在有偏见的、私人的或有害的文本，以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT，这是一套开放源代码的代码库，用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法，以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分，我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作，开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型，参数从 70 亿到 400 亿，准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处，而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。
自动化机器学习，也称为自动化 ML 或 AutoML，是自动化完成开发耗时且需要反复迭代的机器学习建模过程。它让数据科学家、分析师和开发人员轻松构建具有高规模、高效率和生产力的机器学习模型，同时保持模型质量。
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。
自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一，该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起，机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力，例如在ResNet(一种深度残留的网络架构)的情况下超越了人类在图像识别方面的表现，或者微软的语音转录系统几乎达到人类水平的表现。
来源：小金博士公众号 本文约5000字，建议阅读10分钟 本文将探索目前可用于自动化过程的框架，以帮助读者了解在自动化机器学习方面可能出现的情况。 自动机器学习综述 自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一，该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起，机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力，例如在ResNet（一种深度残留的网络架构）的情况
笔者：受alphago影响，想看看深度学习，但是其在R语言中的应用包可谓少之又少，更多的是在matlab和python中或者是调用。整理一下目前我看到的R语言的材料：
机器学习平台不是未来的潮流。它现在正在发生。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。
孤立森林或“iForest”是一个非常漂亮和优雅简单的算法，可以用很少的参数来识别异常。原始的论文对广大的读者来说是容易理解的，并且包含了很少的数学知识。在这篇文章中，我将解释为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法，提供算法的总结，算法的历史，并分享一个代码实现。
随着近几年AI的火热，机器学习平台（Machine learning platforms）也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作，如果使用正确的工具(如Filestack)，可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具（顺序随机），现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型，我们将其整理如下，强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器，这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具，常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域，如：机器学习、深度学习、NLP等等，多样的工具有时也让我们也无从选择。
深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal approximation）的一种机器。换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。
我们（RStudio Team）今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr（https://spark.rstudio.com），它是一个包，用来实现通过R连接Apache Spark。
生产环境中使用Apache Kafka的可扩展的机器学习 智能实时应用程序是任何行业的游戏规则改变者。机器学习及其子课题深度学习正在获得动力，因为机器学习使计算机能够在没有明确程序设计的情况下找到隐藏的见解。分析非结构化数据，图像识别，语音识别和智能决策需要此功能。这与使用Java，.NET或Python的传统编程有很大的不同。 虽然机器学习背后的概念并不新鲜，但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都可以构建强大的分析模型。任何行业都有大量的使用案例，通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型来增加收入，
在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 XGBoost，而且获得非常好的表现，今天就来看看 XGBoost到底是什么以及如何应用。 本文结构： 什么是XGBoost？ 为什么要用它？ 怎么应用？ 学习资源 什么是 XGBoost？ XGBoost ：eXtreme Gradient Boosting 项目地址：https://github.com/dmlc/xgboost 是由 Tianqi Chen http://homes.cs.washington.edu/~tqc
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。
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
连接、搭建H2o环境（heo.init()）——数据转换成h2o格式（as.h2o）——模型拟合（h2o.deeplearning）——预测（h2o.predict）——数据呈现（h2o.performance）。
主要资源来自TensorFlow中文社区，翻译借助谷歌翻译，仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库，利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库，是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库，有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++，C，Python以及Java接口），支持Win
总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： 机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响。 下面是机器学习的框架介绍： Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。它还支持各种当前流行的深度学习模型，有
原创推文预告（绿色为已发布，点击标题即可阅读） ● 随机森林在因子选择上的应用基于Matlab ● 择时策略：在一天的何时进行交易 ● 主题模型 - LDA学习笔记（一） ● 朴素贝叶斯对垃圾邮件进行分类基于Python ● R语言构建追涨杀跌量化交易模型 ● R语言量化投资常用包总结 ● R语言者如何使用Python在数据科学方面 ● 国外书籍放送：Math、ML、DL（干货） ● 免费网络课程：ML和AI（干货） ● 实用指南在R聚类算法和评价的介绍 ● 朴素贝叶斯算法在Python和R的应用
当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的集聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，驱动人工智能发展进入新阶段，人工智能正加快在工业领域的渗透融合，带动工业企业进步，推动产业升级，而预测性维护是工业大数据和人工智能的一个重要应用场景。它针对设备、设施的故障和失效，由事后维护到定期检修（人工巡检）再到主动预防最终到事先预测和综合规划管理的演进中，不断提升、发展着。那么究竟什么是预测性维护，它与事后维护、预防性维护有什么区别？让我们一文看懂预测性维护。
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
Jeff Dean在ICML 2019上进行了有关AutoML的演讲，并将自动化分为4个级别：
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
但随着大数据工具数量的增长和计算能力的飞跃，数据科学家越来越多地发现，如果他们想从自己的模型中获得最佳性能，那就必须考虑所使用的数据管道。 数据科学工具的功能通常围绕着预测建模，机器学习和数据可视化。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
根据官方公布的邮件显示，今年共有12343篇投稿，接受率为26.1%。相较2022年（25.6％），还是有所增加。
自动机器学习，也称为 AutoML，是将机器学习应用于实际问题的端到端过程自动化的过程。典型的机器学习过程包括几个步骤，包括数据的摄取和预处理、特征工程、模型训练和部署。在传统的机器学习中，Pipeline中的每一步都是由人来监控和执行的。自动机器学习工具（automatic machine learning）旨在自动化这些机器学习的一个或多个阶段，使非专家更容易建立机器学习模型，同时消除重复性任务，使经验丰富的机器学习工程师能够更快地建立更好的模型。
在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost，而且获得非常好的表现，今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。 本文结构： 什么是 xgboost？ 为什么要用它？ 怎么应用？ 学习资源 ---- 什么是 xgboost？ XGBoost ：eXtreme Gradient Boosting 项目地址：https://github.com/dmlc/xgboost 是由 Tianqi Chen http://homes.cs.washington.ed
1. 概况 1.1 任务 口语理解（Spoken Language Understanding, SLU）作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域，其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图
该数据集为在6个土壤标准深度下（0、10、30、60、100和200cm）预测的土壤pH 值。数据空间分辨率为250米。前言 – 人工智能教程
大家好！今天跟大家分享的是2020年5月发表在Frontiers in Oncology（IF = 4.848）上的文章。文章利用TCGA及CGGA数据库中胶质瘤病人表达谱数据进行低氧相关基因表达分析，基于CGGA数据集通过Cox回归分析建立模型，通过TCGA数据进行模型验证，先后利用生存曲线分析，ROC曲线分析，GSEA分析和相关性分析等方法，阐述了低氧风险模型与神经胶质瘤的预后、临床指标和免疫微环境的关系。
机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？
本文从基础集成技术讲起，随后介绍了高级的集成技术，最后特别介绍了一些流行的基于Bagging和Boosting的算法，帮助读者对集成学习建立一个整体印象。
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