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AutoML 对 AI 开发过程的影响
基于人工智能 (AI) 的决策支持系统 (DSS) 因其在许多应用领域的巨大潜力而受到推广。然而，这种基于 AI 的 DSS 在实践中的采用率仍然很低。以 AI 专家为中心的开发过程以及领域专家在探索合适的 AI 用例和传达其需求方面面临的挑战是采用的主要障碍。自动机器学习 (AutoML) 是一种使 AI 民主化的方法，它可以让领域专家探索 AI 用例并更好地与 AI 专家沟通。然而，到目前为止，很少有人关注 AutoML 在 AI 开发过程中的使用方式。在这篇文献综述中，我们研究了 AutoML 用例并根据 CRISP-DM 模型构建结果。根据 AutoML 尚未发现的优势和挑战，我们提出了一个包含五个主要未来研究流的研究议程。
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[1]Oracle®高级支持网关
Oracle机器学习AutoMl UI
配置指南
Oracle Analytics Server企业部署指南](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f866019f20e91b996994429279058364b1be32b6.webp)
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美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
使用automl -http
建筑神经体系结构通常需要在机器学习领域的专业知识，在该领域中，需要对模型建设的过程拥有广泛的知识和复杂性。自动化机器学习（AUTOML）算法，旨在简化此过程，并根据给定数据集自动构建模型体系结构。 本论文研究了针对卷积神经网络（CNNS）Resnet 50，InceptionV 3和VGG 16的Autokeras（一种汽车算法）的性能，以实现面部情感识别的任务（FER）。 CNN由于其专门的空间学习架构而经常用于FER任务。 使用转移学习作为本文的主要方法，杠杆培训了CNN的预训练的成像网架构。 所有预训练的层都被冷冻，并且完全连接的层和分类层例外。 然后，在面部表情情绪的瓦阿赫加数据集上对他们进行培训。 Autokeras在同一数据集上进行了培训，但是它是其自己的预处理和模型构建形式。 结果表明，与三个CNN体系结构相比，汽车的性能出色，返回F 1分数为0。 82，而CNN返回得分为0。 41，0。 53和0。 62分别为50，InceptionV 3和VGG 16。 结果展示了汽车和CNN体系结构之间的大量学习差距，突显了汽车作为当今广泛使用的传统机器学习方法的潜在竞争者。自动化机器学习（AUTOML）算法，旨在简化此过程，并根据给定数据集自动构建模型体系结构。本论文研究了针对卷积神经网络（CNNS）Resnet 50，InceptionV 3和VGG 16的Autokeras（一种汽车算法）的性能，以实现面部情感识别的任务（FER）。CNN由于其专门的空间学习架构而经常用于FER任务。使用转移学习作为本文的主要方法，杠杆培训了CNN的预训练的成像网架构。所有预训练的层都被冷冻，并且完全连接的层和分类层例外。然后，在面部表情情绪的瓦阿赫加数据集上对他们进行培训。Autokeras在同一数据集上进行了培训，但是它是其自己的预处理和模型构建形式。结果表明，与三个CNN体系结构相比，汽车的性能出色，返回F 1分数为0。82，而CNN返回得分为0。41，0。53和0。62分别为50，InceptionV 3和VGG 16。结果展示了汽车和CNN体系结构之间的大量学习差距，突显了汽车作为当今广泛使用的传统机器学习方法的潜在竞争者。
汽车技术在糖尿病诊断中的应用
摘要：近年来，人工智能（AI）经历了快速的进步，促进了创建各个部门的创新，可持续的工具和技术。在这些应用中，在医疗保健中使用AI，尤其是在糖尿病等慢性疾病的诊断和管理中，已表现出显着的希望。自动化机器学习（AUTOML）具有最低侵入性和资源良好的方法，通过简化预测模型创建过程来促进医疗保健中的可持续性。本研究论文研究了糖尿病诊断中预测性建模的汽车中的进步。它阐明了他们在识别危险因素，优化治疗策略并最终改善患者预后的有效性，同时减少环境足迹和保存资源。该学术询问的主要目标是精心识别有助于糖尿病发展的多种因素，并重新确定预测模型以结合这些见解。这一过程以支持可持续医疗保健原则的方式促进了对疾病的全面理解。通过分析提供的数据集，AutoML能够选择最拟合的模型，从而使变量的最高重要性（例如葡萄糖，BMI，糖尿病性重新功能）以及确定个人糖尿病状态的最重要性。这一过程的可持续性在于它有可能加快治疗，减少不必要的测试和程序，并最终促进更健康的生活。认识到准确性在这个关键领域的重要性，我们建议对补充因素和数据进行严格评估并纳入评估。这种方法旨在以增强的精度设计一个模型，进一步促进医疗保健实践的效率和可持续性。
大语模型时代的汽车
自然语言处理（NLP）和自动化机器学习（AUTOML）的领域在过去几年中取得了显着的结果。在NLP中，尤其是大型语言模型（LLM）最近经历了一系列快速的突破。我们设想这两个字段可以从根本上通过紧密整合来彼此之间的边界。为了展示这一愿景，我们探索了自动和LLM之间共生关系的潜力，从而阐明了它们如何彼此受益。特别是，我们从不同的角度研究了通过LLMS增强汽车方法的机会，以及利用Automl进一步改善LLM的挑战。为此，我们调查现有工作，并严格评估风险。我们坚信这两个字段的整合有可能破坏NLP和AUTOML的两个字段。通过强调可以想象的协同作用，但我们的旨在在汽车和LLM的交集中进一步探索。
通过基于知识的meta- ...
大语模型（LLM）（例如BERT，GPT-4和T5）的摘要最新进展已彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域，从而解除了许多应用。但是，针对特定任务的这些模型进行了细微的调整仍然是一个复杂且资源密集的过程，通常在很大程度上依靠专家知识。本研究建议将元学习纳入自动机器学习（AUTOML）系统，以优化LLM微调和管道构建。我们假设基于知识的元学习可以通过将专家衍生的启发式方法嵌入到优化过程中来克服当前汽车方法的低效率。我们的方法涉及编制大量的LLM使用数据，培训元学习估计器，并将其集成到自动自动框架中。这样做，我们旨在降低计算成本并提高基于LLM的NLP应用程序的效率。将根据传统的汽车方法和针对各种文本分类任务的人类专家进行评估，以验证其有效性。这项研究可以通过使高级LLM功能更易于访问和高效来进一步使NLP民主化。
PrecisionFDA自动化机器学习（AUTOML）APP- ...
通过自动化复杂的数据任务，提高诊断准确性和加速医疗发现，自动化机器学习（AUTOML）在改变医疗保健方面具有巨大的潜力，但其在医疗保健中的采用却落后于其他行业。这种较慢的增长主要是由于缺乏透明度和许多汽车工具的“黑箱”性质。为了应对这些挑战，美国食品药品监督管理局（FDA）呼吁创新者通过PrecisionFDA平台探索Automl在医疗保健中的潜在应用。与Cloudleap Technologies合作，DRT策略开发了一种解决方案，以评估Automl的效果，弥合AI/ML采用中的差距，并促进ML驱动的解决方案在医疗实践和研究中的更广泛整合。FDA将DRT的解决方案识别为表现最佳的人之一。
自动化：一种有效且可解释的化学ADMET财产预测方法
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数据驱动的早期预测脑瘫，使用汽车和可解释的运动学特征
由于依赖时间密集型且不可扩展的专家评估，脑瘫（CP）的早期鉴定仍然是一个重大挑战。因此，一系列研究旨在通过机器学习来预测基于运动跟踪的CP分数，例如从视频数据中。这些研究通常可以预测临床评分，这是CP风险的替代。但是，临床医生并不想估计分数，他们想估计患者患临床症状的风险。在这里，我们提出了一个数据驱动的机器学习（ML）管道，该管道从基于婴儿视频的运动跟踪中提取运动功能，并估算使用自动符号的CP风险。使用AutoSklearn，我们的框架通过抽象研究人员 - 驱动器超参数优化来最大程度地拟合过度适应的风险。接受了从3至4个月大的婴儿进行运动数据的培训，我们的分类器预测在持有的测试集中，ROC-AUC的高度指示性临床评分（General运动评估[GMA]），表明运动学运动特征临床相关的可变性。没有再培训，相同的模型可以预测在后来的临床随访中，ROC-AUC为0.74，脑瘫结局的风险，表明早期运动表现形式概括为长期神经发育风险。我们采用预注册的锁定箱验证来确保索具性能评估。本研究强调了自动驱动运动分析对神经发育筛查的潜力，这表明数据驱动的运动轨迹提取的特征可以为早期风险评估提供可解释且可扩展的方法。通过整合预先训练的视频变压器，自动驱动的模型选择和严格的验证协议，这项工作可以推进使用视频衍生的运动功能来用于可扩展的，数据驱动的临床评估，从而证明基于可用的数据（如婴儿）（如婴儿）的计算方法如何增强神经发育障碍的早期风险检测。