文章大纲 00 -- 简介 研究动机 意义和作用 现有AutoML 平台产品 autoML 前景展望 AutoML OpenSource Tool 趋势与排名 参考文献 autoML系列文章目录 论文合集 （3）AutoML可以扩大AI应用普及率，促进传统行业变革 AutoML作为这类问题的解决方案，使得越来越多的科技企业开始研发AutoML平台，目的就是为不懂技术的传统企业提供使用AutoML技术的捷径 现有AutoML 平台产品 Cloud AutoML（https://cloud.google.com/automl） 百度EasyDL 写 这篇文章的主要动因也是因为发现了，百度目前全方位对autoML ： 可视化与拖拽式建模 autoML 前景展望 为了解决上述问题而诞生了AutoML，AutoML试图将这些特征工程、模型选择以及参数优化等重要步骤进行自动化学习，使得机器学习模型无需人工参与即可被应用 / https://www.automl.org/wp-content/uploads/2019/05/AutoML_Book.pdf
原文:JxKing的博客 | JxKing Blog 前言 AutoML是指尽量不通过人来设定超参数，而是使用某种学习机制，来调节这些超参数。 我将AutoML分为传统AutoML ，自动调节传统的机器学习算法的参数，比如随机森林，我们来调节它的max_depth, num_trees, criterion等参数。 还有一类AutoML，则专注深度学习。 这类AutoML，不妨称之为深度AutoML ，与传统AutoML的差别是，现阶段深度AutoML，会将神经网络的超参数分为两类，一类是与训练有关的超参数，比如learning rate, regularization 基于这个特点，可以说贝叶斯优化算法适合传统AutoML ，而不适合深度AutoML 效果不稳定。由于初始化存在随机性，其效果不稳定。
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论文: AutoML: Survey of the State-of-the-Art 下面这个网站会不断更新AutoML相关的论文，当然如果你的论文未被收录，你也可以手动上传你的论文让更多人看到 ： https://marsggbo.github.io/automl_a_survey_of_state_of_the_art/ 1、文章结构 image.png 下面是整个AutoML的pipeline ，全文也是围绕这个pipeline对AutoML技术做了回顾和总结。 将NAS应用到更多领域 下表统计了除了图像分类外，目前NAS所应用的领域 image.png 完整的AutoML pipeline系统 目前有不少AutoML的开源库了，但是大都只实现了pipeline 微信公众号：AutoML机器学习
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。 作者&编辑 | 言有三 自从Google提出AutoML那天起，工业界和学术界就已经迅速跟进了，经过了几年的发展，那么现在工业界都有了哪些AutoML平台呢？本次简单介绍其中重要的一些。 1 Google Cloud AutoML 作为AutoML的提出和尝鲜者，Google Cloud AutoML是当前最早也是最成熟的AutoML系统，覆盖了图像分类，文本分类以及机器翻译三大领域，另外也上线了测试版的视频相关服务 (3) 使用AutoML Vision格式化数据集，然后训练和部署模型。 Cloud AutoML提供了API调用和图形界面，想试用的自己去尝试吧。 2 EasyDL EasyDL是百度的AutoML平台，作为国内AI技术积累最雄厚的企业，AutoML领域百度自然也是当仁不让，目前包含经典版，专业版和零售版，支持迁移学习和模型结构搜索。 ?
正 文翻译 Google AI 终于放出了Beta版本的AutoML：一项据说能够彻底颠覆深度学习的服务。 谷歌的AutoML是一套基于云端的机器学习服务，它建立在谷歌对于神经架构搜索Neural Architecture Search (NAS)最前沿的研究上。 AutoML能够让对于深度学习没有任何了解的用户用户轻松训练出高效的深度网络：你要提供的只是打了标签的数据！谷歌已经展示他们的方法在许多任务中打败了手工设计的网络。 AutoML彻底改变了机器学习，因为它不再需要使用者对于数据有太多的了解或者拥有对应学科的专业知识。毕竟，许多公司只是用深度网络做一些例如图片分类这种很简单的事。 所以我们能说AutoML是所有AI工作的灵丹妙药吗？ “ ...似乎还不行。 ” 为了使用谷歌的AutoML,你必须每个小时交20美元！
而katib是一个基于kubernetes生态、简单且可扩展性强的AutoML的一种开源实现。腾讯内部的太极机器学习平台借鉴了katib的一些设计思想，使得AutoML能力集成到训练平台中。 一 、AutoML和katib介绍 AutoML 我们知道，机器学习的本质其实是针对某一种学习模型，搜索一组最优参数，使得预设的loss function最少。 为了避免每次训练都需要人工干预来调整超参数的情况，AutoML应运而生，AutoML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。 首先介绍这三种crd： experiment experiment表示一个AutoML的实验，当一个experiment完成之后，我们应该能得到这个AutoML搜索出来的最优超参数。 trial trial表示的是在AutoML中的搜索算法给出一组超参后，真正使用这组超参跑一个真实的ML实验。
） 我在多个机器学习竞赛中为了融合主要的模型使用了AutoML,并且我参与了两个AutoML的竞赛。 1 AutoML是嘛玩意？ AutoML可以帮助公司内的数据科学家节省时间，并将其更多地花费在更重要的事情上（例如在椅子上击剑）。 ? 而我们在开始使用AutoML之前仅仅需要几行代码。 首先，在几乎所有情况下，我的baseline都超过了AutoML。我有点难过，因为我计划在办公室里放松一下，而AutoML会做所有劳累的工作，但是无所谓咯 ? ~~ 其次，AutoML的得分并没有随着时间的推移而提高，这意味着我们等待多长时间都没有关系：它在15分钟内和6小时内的得分一样低。 AutoML与高分无关。
我在多个机器学习竞赛中为了融合主要的模型使用了AutoML,并且我参与了两个AutoML的竞赛。我认为AutoML作为使建模过程自动化的一种想法非常出色，但是该领域被过度炒作(overhyped)。 一、AutoML是嘛玩意？ 这就是为啥我们需要AutoML。 ? AutoML可以帮助公司内的数据科学家节省时间，并将其更多地花费在更重要的事情上（例如在椅子上击剑）。 ? 而我们在开始使用AutoML之前仅仅需要几行代码。 AutoML比普通的数据科学家更厉害 除了"An Open Source AutoML Benchmark”, 我们没有任何有用的“AutoML vs 人类”的benchmarks。
因此，为了让深度学习技术以更加简单的方式应用到更多的领域，自动机器学习（AutoML）逐渐成为人们关注的重点。 总结 通过对AutoML最新研究进展的总结我们发现还有如下问题值得思考和解决： 1.完整pipeline系统 现如今有不少开源AutoML库，如TPOT，Auto-sklearn都只是涉及整个pipeline 2.可解释性 深度学习网络的一个缺点便是它的可解释性差，AutoML在搜索网络过程中同样存在这个问题。 因此如何确保AutoML技术的可复现性也是未来的一个方向。 5.终身学习（lifelong learn） 大多数的AutoML都需要针对特定数据集和任务设计网络结构，而对于新的数据则缺乏泛化性。
论文地址： AutoML: A survey of the state-of-the-art[1] 最近看了些NAS的论文，发现上面这篇综述写的很不错，非常全面，详细拜读了一下。 介绍 首先这篇综述是讲AutoML的，不单单是NAS，但是因为NAS是AutoML中最最重要的一部分，所以主要篇章还是用来讲NAS了。据作者所说，应该是第一篇完整讲述AutoML整个流程的综述。 首先，本文将AutoML划分成了如下几个流程： ? 先是数据准备，然后是特征工程，接着是模型生成，最后就是模型评估了。 完全的AutoML的pipeline 做到从数据收集开始一直到最后的模型生成训练全部流程化，不需要人为参与，那样才是真正的智能。目前的话有一些比较好的开源工具了，AutoKeras、NNI等等。 https://github.com/microsoft/nni https://github.com/IntelLabs/distiller https://autokeras.com/ 参考资料 [1] AutoML
AutoML应运而生。 从传统机器学习模型出发，AutoML从特征工程、模型构建、超参优化三方面实现自动化；并且也提出了end-to-end的解决方案。 本专栏，贯彻AutoML的思想，将门槛降到最低，简略介绍原理，侧重介绍AutoML开源工具的使用方法。本篇文章主要对AutoML各个工具的优劣特性进行总结对比。 ，是一种全管道的AutoML工具。 深度解析AutoML框架——TPOT：一键生成ML代码，释放双手 深度解析AutoML框架——H2O：入门指南 深度解析AutoML框架——Auto_ml：初识AutoML的引路人 关于各个开源框架的细节可在以上链接中点击查阅 在学术界，AutoML是一个活跃的新兴领域，大量关于AutoML的论文出现在机器学习会议与期刊中，同时也有很多开创性的开源项目（例如本文中列举的各类工具）受到大家的关注。
我将在这篇文章中深入研究这些问题，在下一篇文章中，我将专门研究Google的AutoML。 神经网络结构搜索是一个名为AutoML的更广泛领域的一部分。 AutoML近年来受到了很多关注，我们将首先来探讨它。 目录： • AutoML是什么? • AutoML有用吗? • 神经网络结构搜索是什么? AutoML vs增强机器学习 AutoML 是什么? 传统上，术语AutoML用于描述模型选择和/或超参数优化的自动化方法。 其他值得注意的AutoML库包括auto-sklearn（将AutoWEKA拓展到了python环境），H2O AutoML和TPOT。 AutoML 有用吗？ AutoML提供了一种选择模型和优化超参数的方法。它还可以用于获取对于一个问题可能性能的基准结果。这是否意味着数据科学家将被取代？
CoRR, abs/1611.06440(2016)AMC: AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices 17 39.
AI 科技评论按：Google AI 近日终于发布了 AutoML 的测试版，有人说这项服务将彻底改变我们进行深度学习的方式。 Google 的 AutoML 是一套新的云端机器学习软件工具套件。 AutoML 也是一套机器学习工具，它使人们可以轻松地训练高性能深度神经网络，而无需用户（自身）掌握深度学习或 AI 知识，你只用标记数据就行啦！ AutoML 完全改变了整个机器学习领域的玩法，因为对于许多应用而言，以后再也不需要掌握专业技能和知识。许多公司只需要运用深度网络就能完成比较简单的任务，如图像分类。 那么 AutoML 真的就像一柄尚方宝剑那样，能让任何公司或个人都能轻松做 AI 吗？！ .…… 还没那么快…… 使用 Google 的 AutoML 进行计算机视觉，它的价格是每小时 20 美元。 我一定会推荐你们使用 AutoKeras 或其他任何实现，因为它们比 AutoML 便宜太多了。
2 背景 我们先来看什么是AutoML。顾名思义，AutoML就是自动化的机器学习，我们先从机器学习中最常被自动化的一个任务，超参数优化来举例。 7 AutoML Systems 这一节我们来看下业界的一些AutoML工具及相关系统。 RapidMiner，H2O中带了一些AutoML的功能，而Transmogrif是Salesforce开源的AutoML方案，背后支持了Einstein的运行。 可以重点关注一下他们如何在企业级软件中结合AutoML的能力。 另外还有很多云平台也提供了AutoML的能力（例如前面提到过的Vizier就是Google家的），有兴趣的同学也可以参考借鉴商业化AutoML产品的设计与实现。
以下内容是对AutoML技术现状与未来展望讲座的总结。 1.机器学习定义 《西瓜书》中的直观定义是：利用经验来改善系统的性能。 正是由于受到这样的限制，所以才有了AutoML技术的发展。 2.1 AutoML研究的主要场景 2.1.1 静态闭环AutoML a. 介绍 第一个场景是静态闭环AutoML，该场景是目前用的最多的场景。该场景是给定数据和度量标准之后，通过AutoML选择出效果最好的模型。该过程没有任何的人工干预，都是算法自动选择的。 存在的问题 而AutoML的本质工作是将各个过程的方法进行选择、组合、优化。 应用 视频中主讲人打了下广告，介绍了由第四范式主办的AutoML比赛。
TPOT框架：AutoML自动化流水线示意图 AutoML 解决方案已经出现很长时间了。 年的 AutoML 工具得到了更好的应用； 开源 AutoML 工具的采用率高于企业 AutoML 工具。 考虑到这一点，我们相信 AutoML 还没有达到顶峰，对 AutoML 的兴趣将继续增长。 AutoML给我们带来了什么？ AutoML 解决方案可以针对机器学习过程的不同阶段。 Google Cloud AutoML Google AutoML 由几个产品组成: AutoML Natural Language, AutoML Tables, AutoML Video Intelligence 长期来看，AutoML并不能取代数据科学家，但AutoML的出现在很多时候可以极大的提高模型生产的效率，尤其在初期探索的阶段。
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