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近年来,机器学习在各个领域都有着巨大的贡献,然而一个高效的机器学习算法往往依赖于人类指导,例如数据处理,特征工程,算法选择以及超参选定等。随着机器学习算法越来越复杂,可选择的算法及过程数量越来越多,为了节约时间及人力成本以及提高精度,自动化机器学习( autoM)孕育而生。
本文将分别从以下四方面进行介绍。