自动化机器学习（AutoML）高级技术指南 🚀

1. 核心概念解析

AutoML 通过算法自动化完成从数据预处理到模型部署的全流程，包含以下关键技术模块：

• 自动化特征工程
  使用 feature_engineering 插件进行数据清洗、标准化和特征生成

  

• 模型选择与超参数优化
  基于 model_selection_hyperparameter_tuning 策略实现多模型对比

  

• 集成学习策略
  应用 ensemble_learning 技术提升模型泛化能力

  

2. 实践进阶方向

• 📚 AutoML 基础教程：掌握核心框架与工具链
• 🧠 深度学习自动化：探索神经架构搜索（NAS）技术
• 🔄 模型压缩技术：在 model_compression 领域实现高效部署

3. 技术选型建议

通过 automl_optimization 技术可显著提升工业场景效率