AUTOML

AI开发效率低，你可以试试华为NAIE AutoML

摘要：为解决AI工程师在开发AI应用场景所遇到的问题，NAIE平台落地AutoML框架（工具）来辅助大家更高效、更迅速解决AI开发问题。你是不是还在为掌握的AI算法少而烦恼？
·2021-03-16 00:44

AI开发效率低，你可以试试华为NAIE AutoML

摘要：为解决AI工程师在开发AI应用场景所遇到的问题，NAIE平台落地AutoML框架（工具）来辅助大家更高效、更迅速解决AI开发问题。你是不是还在为掌握的AI算法少而烦恼？
·2021-03-15 13:17

西北大学研发猴脸识别技术，金丝猴可刷脸打卡；IJCAI 2020丨基于学习实例隐空间的文本风格转换

西北大学研发猴脸识别技术，金丝猴可刷脸打卡微软下月将为MicrosoftWord加入文本预测功能量子通讯获重大进展：无人机组网成为可能，南大科研团队立功AutoML大提速，谷歌开源自动化寻找最优ML模型新平台
·2021-02-24 10:47

西北大学研发猴脸识别技术，金丝猴可刷脸打卡；IJCAI 2020丨基于学习实例隐空间的文本风格转换...

西北大学研发猴脸识别技术，金丝猴可刷脸打卡微软下月将为MicrosoftWord加入文本预测功能量子通讯获重大进展：无人机组网成为可能，南大科研团队立功AutoML大提速，谷歌开源自动化寻找最优ML模型新平台
京东科技开发者·2021-02-22 20:18

利用 AutoML 进行时间序列预测

文/ChenLiang和YifengLu，GoogleResearchBrain团队软件工程师时间序列预测是机器学习(ML)重要的研究领域，对于零售、供应链、能源、金融等准确预测至关重要的行业而言更是如此。举例来说，在消费品领域，需求预测的准确率每提高10-20%，就可以减少5%的库存并增加2-3%的收入。目前基于ML的预测解决方案通常由专家打造，且需要在模型构建、特征工程和超参数调整等方面投入大
谷歌开发者·2021-02-01 17:00

ImageNet的top-1终于上了90%，网友质疑：用额外数据集还不公开，让人怎么信服？...

转载自：机器之心近日，谷歌大脑研究科学家、AutoML鼻祖QuocLe发文表示，他们提出了一种新的半监督学习方法，可以将模型在ImageNet上的top-1准确率提升到90.2%，与之前的SOTA相比实现了
BAAIBeijing·2021-01-19 18:07

告别炼丹，Google Brain提出强化学习助力Neural Architecture Search | ICLR2017

虽然论文的思路有很多改进的地方，但该论文为AutoML的经典之作，为后面很多的研究提供了思路，属于里程碑式的论文，十分值得认真研读，后面读者会持续更新AutoML的论文，有兴趣的可以持续关注 来源：晓飞的算法工程笔记公众
VincentLee·2021-01-15 13:10

UltraOpt：比HyperOpt更强的超参优化库

这个月，笔者复盘了2020年做的一些AutoML项目，并在多个优秀的开源项目的基础上，博采众长，写了一个超参优化库：UltraOpt。
数学工具构造器·2021-01-11 20:17

谷歌大脑科学家等提出用AutoML 方式学习Dropout模式 | AI日报

谷歌大脑科学家QuocV.Le等提出用AutoML的方式自动学习Dropout模式2012年，Hinton等人在论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors
BAAIBeijing·2021-01-11 18:00

谷歌大脑最新研究：用AutoML的方式自动学习Dropout模式，再也不用手动设计

鱼羊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI深度神经网络往往存在过拟合的问题，需要Dropout、权重衰减这样的正则化方法的加持。而最近的研究表明，如果对Dropout“剪掉”的神经元的结构进行利用，就能实现比随机替换更好的效果。问题是，实际应用中，针对不同的问题，利用结构的方法需要人工设计，对Dropout的模式进行调整，泛化能力不足。那么，是否能设计一种针对CNN、Transformer这样的
QbitAl·2021-01-10 12:40

一文看懂AutoML

论文地址：AutoML:Asurveyofthestate-of-the-art[1]最近看了些NAS的论文，发现上面这篇综述写的很不错，非常全面，详细拜读了一下。
算法码上来·2020-12-18 19:46

【呆鸟译Py】2018年8月，GitHub上的Python数据科学明星项目：自动化机器学习、自然语言处理、可视化、机器学习工作流

原文作者：MatthewMayo原文地址：GitHubPythonDataScienceSpotlight:AutoML,NLP,Visualization,MLWorkflowsPython数据分析本文是
呆鸟的简书·2020-10-10 15:47

automl_automl diy版

automlWrittenbyEricHe,NafisAsghari,MaxHowarthandColinRoos—July7th,2020由EricHe，NafisAsghari，MaxHowarth
一二三是五六十·2020-09-29 11:17

模型量化

https://github.com/NervanaSystems/distiller(支持PyTorch，官方是在PyTorch1.3上测试的，在GitHub上搜PyTorchPruning最多星)微软的AutoML
Valar_Morghulis·2020-09-25 14:57

走马观花AutoML

1前言在上一篇文章中，我们提到了几个算法深入方向，包括AutoML，模型解释。正好这两个话题之前也在公司有做过一些内部分享，接下来会逐渐整理成文，与大家探讨交流。
喜欢打酱油的老鸟·2020-09-25 14:39

2020研究生数模整理（1）:机器学习回归+GridSearch参数调优+AutoML(TPOT)+模型评估+决策树绘制

本文将介绍以下四点内容：（1）三种回归模型：线性回归、随机森林(输出决策树图)、梯度提升回归；（2）使用GridSearch对机器学习模型进行参数调优；（3）自动机器学习包:TPOT；（4）回归模型的评估：评估指标+残差图。2020研究生数学建模比赛已经收尾，我们组选择的是B题，预测汽油辛烷值损失的建模。一般来讲，对分类变量进行预测使用分类器，对连续变量进行预测使用回归。本文为整理的建模中所用的回
Trista0036·2020-09-21 19:45

AutoML系列 | 02-自动化机器学习系统设计

一、需求背景由于机器学习技术在金融、广告、推荐系统和用户行为分析等多个方面的应用不断取得成功，为商业、生产创造了巨大价值，越来越多的企业期望借助机器学习技术来提升业务运行的效率和质量。机器学习模型的构建是一个复杂而耗时的过程，需要尝试不同的算法，且每种算法都有多个超参数需要根据具体的数据和任务目标进行合理的设置。目前，构建一个性能良好的机器学习模型，主要有以下两种方式，但均存在一些痛点问题：（1）
京东科技技术说·2020-09-17 14:31

微软automl工具包nni如何自定义Assessor？附实例讲解

最近需要炼丹，希望找到一个比较好的自动调参的工具，最后经过调研和尝试选择了微软最近发布的NNI(NeuralNetworkIntelligence)。关于nni的quickstart移步官网:nni总体来讲nni比较好用，支持pytorch、tf等，其可视化界面也及其美观，和tensorboard差不多。借用@范舒涵的两张图总结：
Marcus-Bao·2020-09-17 02:16

AMC：AutoML for Model Compression

AMC：AutoMLforModelCompression0Abstract模型压缩是一种在移动设备上高效部署神经网络模型的关键技术，移动设备仅有有限的计算资源和紧凑的功率预算。
GaleZhang·2020-09-11 19:26

UnNAS:Are Labels Necessary for Neural Architecture Search?论文解析

何凯明和RossGirshick再次联手，在AutoML领域发力，文章在3月27日刚刚能够搜索到。
qiaobofu·2020-09-11 02:53

Gartner 2019年人工智能成熟度曲线的超前趋势

AutoML和智能应用拥有较明显的发展势头，其他方法也同样值得关
嵌入式资讯精选·2020-09-10 11:35

神经网络架构搜索——可微分搜索（Fair-DARTS）

小米实验室AutoML团队的NAS工作，论文题目：FairDARTS:EliminatingUnfairAdvantagesinDifferentiableArchitectureSearch。
AI异构·2020-09-09 09:18

AutoML系列 | 01-自动化机器学习技术原理

前言自动机器学习(AutomatedMachineLearning,AutoML)技术是当前机器学习领域热点研究和迅速发展的方向之一，已被证明能够在多个领域达到或超过人类专家手动调参的效果，国内外许多头部公司纷纷将
京东数科技术说·2020-09-04 16:17

ubuntu下安装autosklearn（基础环境装好的情况下）

python3.6pip等已经装好的情况安装auto-sklearn,终端下分别运行以下命令sudoapt-getinstallswigcurlhttps://raw.githubusercontent.com/automl
筱CV菌·2020-08-26 15:20

AutoML全面解析@Qing

对Google的AutoML全面解析1．AutoML简介1.1AutoML自动编程框架简介1.2AutoML产品定位1.3AutoML关键技术2．AutoML应用现状2.1AutoML应用举例2.2AutoML
一只爬行的蜗牛·2020-08-25 17:30

面向开发者的2018年AI趋势分析

例如GANs、ONNX、Zoo、AutoML、语音识别、时间序列分析、NLP、高智能机器人等。在2017年有些人工智能的技术已经变得非常成熟，并已做好了大规模应用的准备。
阿里云云栖号·2020-08-25 00:48

KDD 2020 推荐系统论文一览

同时，GNN、强化学习、多任务学习、迁移学习、AutoML、元学习在推荐系统的落地应用也成为当下的主要研究点。此届会议有很大一部分来自工业界的论文，包括Go
文文学霸·2020-08-25 00:13

RayOnSpark：使用 Ray 和 Analytics Zoo 在大数据集群上运行新兴的人工智能应用

为了获得洞察力并基于海量数据作出决策，我们需要拥抱先进的、新兴的人工智能技术，如深度学习、强化学习、自动机器学习（AutoML）等。
番邑喵·2020-08-24 02:59

【论文笔记】EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

谷歌官方代码：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3
Tra_cy·2020-08-22 01:09

结合Apache Kafka生态系统，谈谈2018年机器学习5大趋势

云栖君导读：让我们来研究下Uber和Netflix上的KSQL，ONNX，AutoML和机器学习平台，看看它们之间是如何相互关联的。
云栖社区v·2020-08-21 14:00

AutoML——为神经网络选择正确的架构

作者：骆天翔年级：研0级【嵌牛导读】：谷歌首席执行官SundarPichai在面向app程序员和硬件制造商举办的年度I/O开发者大会上发布了一个名为AutoML的项目，它可以自动化设计深度学习软件最难的部分之一
小翔的abc没有d·2020-08-19 19:05

自动机器学习简述（AutoML）

自动机器学习（AutoML）的目标就是使用自动化的数据驱动方式
weixin_34074740·2020-08-19 05:46

2019年，自动化机器学习AutoML技术还火吗？ | BDTC 2019

整理|王银出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】12月5-7日，由中国计算机学会主办，CCF大数据专家委员会承办，CSDN、中科天玑协办的中国大数据技术大会（BDTC2019）在北京长城饭店隆重举行。100+顶尖技术专家、1000+大数据从业者齐聚于此，以“大数据驱动智能+”为主题，聚焦智能时代大数据技术的发展曲线，围绕大数据与社会各行业相结合的最新实践，进行了深度解读和讨论。其
AI科技大本营·2020-08-19 01:49

自动机器学习AutoML(二)——自动网络结构搜索算法

搜索过程是自动化的分布式训练控制器参数分布在parameterserver中将控制器复制k份每个控制器随机生成若干个神经网络，进行训练神经网络训练完后得到准确率计算控制器梯度梯度回传把所有参数都存在一组服务器上，把所有的模型训练放在一组工作节点上同步和异步两种方式一般会采用异步的实现细节两层LSTM，每层长度为35Adam优化器，learning_rate=0.0006PS=20,控制器副本数目=
hxxjxw·2020-08-17 22:05

Google Brain 研究员梁辰：从零开始搜索机器学习算法（附视频、PPT）

导读：2020年5月16日上午，在北京智源人工智能研究院主办的智源论坛第31期上，AutoML-Zero团队核心成员梁辰做了题为《AutoML-Zero:EvolvingMachineLearningAlgorithmsfromScratch
BAAIBeijing·2020-08-15 05:17

各机器学习平台视频建模功能汇总

产品类型视频数据管理模型场景建模方式交互方式AI建模平台EasyDL专业版不支持不支持不支持不支持EasyDL经典版支持，但不支持标注视频分类AutoMLWeb百度BML不支持不支持不支持不支持华为ModelArts
汀桦坞·2020-08-13 23:41

AutoDL论文解读（三）：基于层或块的搜索

自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技术之一。
SpaceAutomation·2020-08-12 01:31

贝叶斯优化

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1807.02811.pdf代码链接：https://github.com/fmfn/BayesianOptimizationAutoML走到今天，
luv_dusk·2020-08-12 00:01

EfficientDet总结

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.09070开源代码：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet内容介绍
Dreamer_Du·2020-08-11 05:11

计算机视觉算法一些资源

物体检测：cocoapi:https://github.com/cocodataset/cocoapiefficientdet:https://github.com/google/automl/tree
慕容飞云·2020-08-08 16:46

DeepCamera - 将相机转换为AI-Powered with Embedded / Android / Pi等。

使用ARMGPU/NPU的边缘AI生产级平台，利用AutoML。面向开发人员/儿童/家庭/中小企业/企业/云的第一个世界级EdgeAI全栈平台，由社区烘焙。
Android征途·2020-08-07 21:12

推出 AutoML-Zero：不断进化的学习型代码

这些研究驱动着AutoML，AutoML旨在实现ML算法设计自动化。到目前为止，AutoML始终专注于通过结合复杂的手工设计组件构建解决方案。
谷歌开发者_·2020-08-07 14:12

小米AI团队新成果，AutoML完爆超分辨率

这次的科研之路，恭喜小米成功了!!!收到了全国人民的贺电!到底是什么使全国人民发来贺电呢?把成熟技术用于产品研发的同时持续不断地探索技术前沿创新一直是小米的研发标准，小米又一次抢了这波科研热。近日，小米原班人马【基于NAS的图像超分辨】Fast,AccurateandLightweightSuper-ResolutionwithNeuralArchitectureSearch发表论文。论文基于弹性
cjea42103·2020-08-05 10:26

50+篇《神经架构搜索NAS》2020论文合集

https://www.automl.org/automl/literature-on-neural-architecture-search/Real-timeFederatedEvolutionaryNeuralArchitectureSearch
深度学习技术前沿·2020-08-04 21:36

AutoDL论文解读（七）：基于one-shot的NAS

自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技术之一。
SpaceAutomation·2020-08-04 19:43

神经网络架构搜索——可微分搜索 （Noisy-DARTS）

实验结果架构参数可视化CIFAR-10实验结果ImageNet实验结果消融实验有噪声vs.无噪声无偏噪声vs.有偏噪声高斯噪声vs.均匀噪声加性噪声vs.乘法噪声小米实验室AutoML
AI异构·2020-08-04 18:06

Google版EfficientDet训练自己的数据集

TensorFlow2.1.0，python3.6.9环境，使用Google版efficientDet训练自己的数据集，预测图片，并将结果写入txt0.项目地址https://github.com/google/automl
LaLuzEsComoElAgua·2020-08-04 16:52

AutoML论文笔记（三）Semi-Supervised Neural Architecture Search：基于半监督学习的神经网络架构搜索

文章题目：Semi-SupervisedNeuralArchitectureSearch链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2002.10389会议期刊：CVPR2020论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。论文内容神经网络结构搜索技术（NAS）依赖于：一个好的控制网路（controller）能够准确的生成优
霸王龙Alvin·2020-08-04 15:22

AutoML论文笔记（四）SGAS Sequential Greedy Architecture Searc：连续贪婪神经网络搜索

文章题目：SGAS:SequentialGreedyArchitectureSearch链接：linkhttps://arxiv.org/abs/1912.00195会议期刊：CVPR2020论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。小知识在统计学中，肯德尔相关系数是以MauriceKendall命名的，并经常用希腊字母τ表示其值。肯
霸王龙Alvin·2020-08-04 15:22

神经网络架构搜索（NAS）基础

商业服务(如谷歌的AutoML)和开源库(如Auto-Keras[1])使NAS可用于更广泛的机器学习环境。
deephub·2020-08-04 10:58
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