AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
简介我一直在寻找 AutoML 解决方案的列表以及对它们进行比较的方法，但一直没能找到。所以我想我不妨编制一份清单供其他人使用。如果您不熟悉 AutoML，请阅读这篇文章以快速了解其优缺点。我还没有能够测试所有这些并做出适当的评论，所以这只是基于功能的比较。我试图挑选出我觉得最重要的功能，但它对你来说可能不是最重要的。如果您认为缺少某些功能，或者您知道应该在列表中的 AutoML 解决方案，请告诉我。在我们进入列表之前，我会快速介绍一下这些功能以及我如何解释它们。功能部署某些解决方案可以通过一键部署直接自动部署到云端。有些只是导出到 Tensorflow，有些甚至可以导出到边缘设备。类型可以是
The Shadow Side of AutoML: When No-Code Tools Hurt More Than Help
抽象在软件中并不是什么新鲜事物，但是在机器学习中，没有监督的抽象将自动化变成建筑风险。帖子的阴影一面：当无代码工具的痛苦比首先迈向数据科学的帮助更大时。
Fine-tune large language models with Amazon SageMaker Autopilot
微调基础模型 (FM) 是一个过程，涉及将预先训练的 FM 暴露给特定于任务的数据并微调其参数。然后它可以加深理解并为该特定领域产生更准确和相关的输出。在本文中，我们将展示如何使用 Amazon SageMaker Autopilot 训练作业和 AutoMLV2 […]
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 6, June 2024
1) 特邀编辑：非平稳数据的 AutoML作者：Ran Cheng、Hugo Jair Escalante、Wei-Wei Tu、Jan N. Van Rijn、Shuo Wang、Yun Yang页数：2456 - 24572) 用于异构遥感图像中无监督变化检测的自引导自动编码器作者：Jiao Shi、Tiancheng Wu、Alex Kai Qin、Yu Lei、Gwanggil Jeon页数：2458 - 24713) 用于实时追踪水污染的学习驱动动态多模态优化算法作者：Xuesong Yan、Xing Guo、Jin Chen、Chengyu Hu、Wenyin Gong、Liang
An Impractical Guide to AI on Google Cloud
你的经理拿枪指着你的头说：“十分钟内卖给我一款 Google Cloud AI 产品，否则你就完蛋了。” 又到了一年一度的绩效评估时间。Perf。“好吧，好吧，”你说。“冷静一下。GCP AI 产品组合中有这么多产品，我相信我们能找到一款适合你的用例的产品。”“我没有用例，”你的经理说。“AWS 说我不需要。”现在你急得要命。“如果你不在接下来的三秒钟内开始向我推销产品，我就要开这个东西了，”他说着，拍了拍你旁边的金属栏杆。你被拴在跑步机办公桌上。你用手指戳着你的 Android 形状的压力球，试图在脑海中回忆起所有的 GCP AI 产品。 Vertex AI、深度学习引擎、文档 AI、对话式
Lobe.ai 刚刚发布公测版，简而言之，你应该去尝试一下。我很幸运，有机会在封闭测试版中测试它，所以我想我应该写一篇简短的评论。让人工智能对大多数人来说更容易理解和更容易使用是我花了很多时间的事情，而 Lobe 毫无疑问正合我意。他们的标语是“让机器学习变得简单”，这正是他们所做的。总的来说，这是一款很棒的工具，我认为它是人工智能技术的真正进步，它使人工智能和深度学习模型比 AutoML 浪潮已经做到的更容易使用。那么 Lobe.ai 到底是什么呢？Lobe.ai 是一个 Automl 工具。这意味着你无需编码即可制作人工智能。在 Lobe 的案例中，它们只处理图像分类。简而言之，你给 Lo
6 things you should know before beginning with AI projects
人工智能 (AI) 项目对大企业和企业家来说都变得司空见惯。因此，许多之前没有 AI 经验的人现在被任命负责 AI 项目。大约 5 年前，我第一次遇到这种情况，从那以后我学到了很多东西。以下是我希望在做第一个 AI 项目时就知道的六件事。1. 数据是最昂贵的部分 AI 经常被认为在技术上非常困难，需要大量资源来开发。但事实上，这并不是完全的事实。开发成本可能很高，但所需的绝大部分工作和资源通常用于获取、清理和准备开发所需的数据。数据也是让 AI 成功完成工作的最关键因素。因此，在制作 AI 模型时，您应该始终优先考虑优质数据而不是优质技术。因此，在为 AI 项目制定预算时，请确保您预留大部分时
Искусственный интеллект от Google построил ИИ, который превосходит любой, сделанный человеком
AutoML 项目旨在创建其他人工智能，开发了一种计算机视觉系统，该系统明显优于当前的同行。该项目可以改善下一代自动驾驶汽车和机器人的愿景。
