自动化机器学习（AutoML）框架是指那些旨在简化机器学习流程，使非专家用户能够快速构建和部署机器学习模型的技术。以下是一些流行的自动化机器学习框架：

  • AutoGluon: 一个简单易用的AutoML框架，适用于多种任务，包括回归、分类和NLP。
  • Scikit-Optimize: 集成了许多优化算法，用于超参数调优。
  • H2O.ai: 提供了AutoML平台，适用于多种机器学习任务。

AutoML的优势

  • 🚀 速度: 自动化流程可以显著缩短从数据到模型的开发时间。
  • 💡 易用性: 无需深入了解机器学习细节，即可构建模型。
  • 🤖 可扩展性: 可以轻松处理大规模数据集。

自动化机器学习框架的应用场景

  • 金融: 信用评分、风险分析。
  • 医疗: 疾病预测、影像分析。
  • 零售: 客户细分、个性化推荐。

AutoML架构图

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