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自动量子机学习的框架
在这项工作中，我们提出了AutoQML，该框架将量子机学习（QML）算法无缝集成到自动化机器学习（AUTOML）中。利用汽车范式的优势，该框架是有意设计的，以高度的抽象设计，从而消除了用户在机器学习（ML）（ML）和量子计算（QC）方面具有丰富经验的需求。该工具可以自动构建典型的ML管道的整个过程，包括数据清洁和预处理以及模型选择，优化和评估。此外，它自动化了QC特定方面的主张，例如在实际量子硬件上选择量子后端和执行管理。AutoQML利用Ray作为其基础自动化优化框架，并采用内部DESEDERPEREP QML库Squlearn提供QML算法。这两个组合都提供了低级功能，并且可以用作独立解决方案。最后，我们深入研究将框架纳入量子计算平台plankqk所需的集成步骤。
![[1]Oracle®高级支持网关Oracle机器学习AutoMl UI
配置指南
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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Oracle机器学习AutoMl UI配置指南Oracle Analytics Server企业部署指南
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。
使用自动化的机器学习来升级一级生产力
摘要。在时间和时间上估计总生产率（GPP）对于理解陆地生物圈对气候变化的反应至关重要。eddy covari-ance塔塔在生态系统量表上提供了GPP的原位估计，但是它们稀疏的地理分布限制了更大尺度的推断。机器学习（ML）技术已用于通过使用卫星遥感数据在空间上推出本地GPP测量来解决此问题。但是，重新设备模型的准确性可能会受到模型选择，参数化和解释特征的选择等不确定性的影响。自动化ML（AUTOML）的最新进展提供了一种新型的自动化方法，可以选择和合成不同的ML模型。在这项工作中，我们通过培训有关GPP在243个全球分布地点的GPP测量的三个主要汽车框架来探索汽车的潜力。我们根据不同的遥感解释变量集，比较了他们预见GPP及其空间和时间变异的能力。例外变量仅来自中等分辨率的光谱仪（MODIS）表面反射数据和光合作用的辐射，该变量在GPP中每月可变性的70％以上，而卫星衍生的Prox-ees，而范围衍生的Prox-IES用于冠层结构，光合作用，环境和环境，并将其流动性地层和ERANIALIAD RARIA raria rariacy（ERAL）变体（erean）。框架的预测能力。我们发现，自动框架的自动框架始终优于其他自动框架，以及预测GPP的经典随机森林回归器，但具有较小的性能差异，达到了
PrecisionFDA：创新和
App-a-thon 于 2024 年 2 月 26 日至 2024 年 4 月 26 日举行。App-a thon 的目标是评估 AutoML 应用于生物医学数据集的有效性。参与者根据他们之前的 ML 经验在两个挑战等级之间进行选择：ML 和高级 ML。ML 等级适用于可能没有太多数据科学经验但希望接触使用 AutoML 工具和生物医学数据的参与者。高级 ML 等级适用于具有数据科学经验并了解 ML 流程中各个步骤（例如数据预处理、特征工程和模型构建）的参与者。这两个等级都使用 AutoML 工具来研究提供的脑癌基因表达数据集。对于高级 ML 等级，参与者收到了额外的美国国家癌症研究所临床蛋白质组学肿瘤分析联盟 (NCI CPTAC) 数据集，如工作流程图所示（图 1）。
通过自动机器学习从超广角图像中对可转诊糖尿病视网膜病变图像进行分类 Leandro Victor L. Arcena，医学博士-MBA 1，P
糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种普遍存在且可能导致失明的眼部病变。由于该病通常无症状进展，因此定期筛查至关重要。视网膜成像技术的进步，例如标准 45° 视网膜摄影和超广角 (UWF) 成像，已显著改善了 DR 的检测和管理。人工智能 (AI) 在眼科领域的整合，特别是通过深度学习系统进行 DR 检测，已显示出令人欣喜的结果。无代码 AI 平台（如 Google AutoML（Google，加利福尼亚州，美国））旨在让没有编程专业知识的用户也能使用，从而使临床医生更容易开发和实施 AI 驱动的诊断工具。本研究探索了将 Google AutoML 应用于菲律宾当地三级医院图像数据集中的 UWF 视网膜图像，以创建和评估用于检测可转诊糖尿病视网膜病变 (refDR) 的机器学习模型。
使用无需编程的人工智能辅助图像分类对男性不育进行评分
“自 50 年前首次报道以来，Johnsen 评分已广泛应用于泌尿科。然而，睾丸的组织病理学评估并非易事，需要花费大量时间，因为睾丸组织非常复杂，精子发生过程中涉及多个高度专业化的步骤。我们的目标是利用人工智能技术简化这一耗时的诊断步骤。为此，我们选择了 Google 的自动机器学习 (AutoML) Vision，它不需要编程，可以为单个患者数据集创建人工智能模型。借助 AutoML Vision，没有编程技能的临床医生可以使用深度学习构建自己的模型，而无需数据科学家的帮助，”东邦大学医学院泌尿外科副教授 Hideyuki Kobayashi 博士说道（图 1）。
AutoML-Zero：从头开始发展机器学习算法
机器学习研究在多个方面都取得了进展，包括模型结构和学习方法。自动化此类研究的努力（称为 AutoML）也取得了重大进展。然而，这一进展主要集中在神经网络的架构上，它依赖于复杂的专家设计层作为构建块——或类似的限制性搜索空间。我们的目标是展示 AutoML 可以走得更远：今天可以仅使用基本的数学运算作为构建块来自动发现完整的机器学习算法。我们通过引入一个新颖的框架来证明这一点，该框架通过通用搜索空间显着减少了人为偏见。尽管这个空间广阔，但进化搜索仍然可以发现通过反向传播训练的两层神经网络。然后可以通过直接在感兴趣的任务上进化来超越这些简单的神经网络，例如 CIFAR-10 变体，现代技术从中出现
通过语音帮助增强情报和行业的自动化机器学习5.0
增强智能将人类和人造代理人汇集在一起，以创建一个社会技术系统，以便它们通过学习和优化直觉接口（例如对话，启用语音的接口）来共同发展和优化决策。但是，关于语音助手的现有研究工作依赖于知识管理和仿真方法，而不是数据驱动的算法。此外，在现实生活中的实际应用和评估稀缺，范围有限。在本文中，我们建议将语音援助技术与自动化机器学习（AUTOML）集成，以便在行业5.0的背景下实现增强情报范式。以这种方式，用户能够通过语音到文本（STT）和文本对语音（TTS）技术与助手进行交互，因此，通过语音自动创建的机器学习（ML）管道来通过语音自动创建的管道，以便在执行任务的同时获得立即的见解。在实际制造环境中评估了所提出的方法。我们遵循一种结构化的评估方法，并分析了结果，这证明了我们提出的方法的有效性。
使用自动化机器学习平台
目标。自动化机器学习（AUTOML）平台使医疗保健专业人员可以根据科学或临床需求在机器学习（ML）算法的开发（ML）算法中发挥积极作用。这项研究的目的是开发和评估这种模型的自动检测和远端手动关节炎（OA）的分级。方法。收集了来自瑞士质量管理（SCQM）中2,863名患者的13,690张手部X光片，并使用Modiie Ed Ed Kellgren/Lawrence（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence），收集了346例非SCQM患者的外部控制数据集并为远端的脑臂式OA（DIP-OA）进行评分。giotto（学习预测[L2F]）被用作训练两个卷积神经网络的自动平台，根据K/L分数进行倾斜关节提取和随后的分类。总共提取了48,892个浸入关节，然后用于训练分类模型。热图独立于平台。风湿病学家和放射科医生研究了Web应用程序作为临时用户界面的用户体验。结果。该模型检测DIP-OA的敏感性和特异性分别为79％和86％。对正确的K/L评分进行评分的精度为75％，κ评分为0.76。每个DIP-OA类别的准确性不同，没有OA为86％（定义为K/L得分为0和1），K/L分数为2，46％的K/L分数为71％，k/L得分为3，K/L得分为67％，K/L得分为4。在独立的外部测试集中获得了相似的值。相反，放射科医生表达的需求很低，除了使用热图。对Web应用程序的定性和定量用户体验测试显示，风湿病学家对自动化DIP-OA评分的需求中等至高。结论。汽车平台是开发临床端到端ML算法的机会。在这里，自动射线照相DIP-OA检测既可行又可用，而在单个K/L分数（例如，对于临床试验）中的评分仍然具有挑战性。