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Auto-Keras：来自 R 的无需调整的深度学习
在深度学习中，架构设计和超参数调整有时会带来巨大挑战。使用 Auto-Keras，这些都不是必需的：我们启动搜索过程并提取性能最佳的模型。这篇文章介绍了 Auto-Keras 在著名的 MNIST 数据集上的实际应用。
来源:RStudio AI博客今天，我们很高兴推出由 Juan Cruz 撰写的客座文章，展示如何使用 R 中的 Auto-Keras。Juan 拥有计算机科学硕士学位。目前，他正在科尔多瓦国立大学攻读应用统计学硕士学位和计算机科学博士学位。他大约六年前开始了他的 R 之旅，将统计方法应用于生物数据。他喜欢专注于让每个人都能使用机器学习和数据科学的软件项目。
今天，我们很高兴推出由 Juan Cruz 撰写的客座文章，展示如何使用 R 中的 Auto-Keras。Juan 拥有计算机科学硕士学位。目前，他正在科尔多瓦国立大学攻读应用统计学硕士学位和计算机科学博士学位。他大约六年前开始了他的 R 之旅，将统计方法应用于生物数据。他热衷于致力于让每个人都能使用机器学习和数据科学的软件项目。过去几年，人工智能一直是媒体大肆炒作的话题。机器学习、深度学习和人工智能出现在无数文章中，通常不在技术类出版物中。对于大多数主题，在网上进行简单搜索就会得到数十篇文章，建议应用一种或另一种深度学习模型。
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Auto-Keras
注意：Python Auto-Keras 库仅与 Python 3.6 兼容。因此，请确保当前已安装此版本，并正确设置为供 reticulate R 库使用。
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安装
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