导读：今年7月份的时候，AI前线报道了一篇有关微软智能系统的消息，在文章中，我们对微软的视觉领域AutoML系统MicrosoftCustomVision进行了简要分析。

AutoML是我一直很关注的领域，也实际设计过相关的很多功能，但是目前AutoML在商业化层面落地的还不多。

Python爬虫批量下载pdf网页url为https://www.ml4aad.org/automl/literature-on-neural-architecture-search/，是一个关于神经网络架构搜索的文章页面

https://www.toutiao.com/a6716370089295217160/机器之心整理参与：一鸣本周有一些重要的研究成果，如Julia将内嵌自动可微编程特性、以及IanGoodfellow转推的论文DVD-GAN。还有一些论文对现有研究进行了反思，如第一篇针对BERT在观点推理理解任务上的对抗样本研究，以及一篇对推荐系统算法的评价论文等。目录：ProbingNeuralNetwor

slides/20191009/20191009-NAS-2019.pdfhttp://valser.org/webinar/slide/slides/20191009/20191009-valse_automl_v3

1.引言个人以为，机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。

来源：AI前线本文共4739字，建议阅读10分钟。本文我们介绍了TransmogrifAI的工作流程并讨论其背后的设计决策。[导读]尽管机器学习在过去十年中取得了巨大进步，但构建生产就绪的机器学习系统仍然很难。三年前，我们开始着手为Salesforce平台搭建机器学习系统，也因此了解到构建企业级机器学习系统是有多么困难。为了解决我们遇到的问题，我们构建了TransmogrifAI，一种自动化的端到

NNI简介NNI(NeuralNetworkIntelligence)是由微软亚洲研究院人工智能系统联合中心打造的AutoML开源工具包。

TabularNNTabularNN的model-specific特征处理对于每种特征构造一个ColumnTransformerTabularNN的网络结构可以参考一下这篇博客：AutoGluonTabular表数据全流程自动机器学习AutoML

是你所要安装的系统需要满足的条件我所使用的环境为：Ubuntu16.0464bitPython3.5.21.2安装步骤1.2.1安装依赖curlhttps://raw.githubusercontent.com/automl

autosklearn目前不支持windows下的使用，详情可参看官方文档，基本意思是普通人不用费力折腾win了，极客有几个方法可以尝试（反正我没成）3.autosklearn主要包括两部分：estimator和automl

https://automl.github.io/auto-sklearn/master/installation.html官方文档第一条就说，需要Linux系统。没事，自然有逆天的方法给他装上去。

è¨èééé§èINTERSPEECH2020èé°±AIé¤2èè觰±AIé¤è訨AutoMLèFairDARTS[1]èECCV2020ééINTERSPEECH±éèééISCAèééé§

传统方法有使用手动设计或者针对每种情况使用AutoML来搜索专门的神经网络，它们的

作者：一人Featuretools如你所言能够自动完成特征工程，它属于AutoML范畴，接下来我还是主要谈AutoML1吧。

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。

因此，为了让深度学习技术以更加简单的方式应用到更多的领域，自动机器学习（AutoML）逐渐成为人们关注的重点。

MetaLearning的算法有很多，有些高大上的算法可以针对不同的训练任务，输出不同的神经网络结构和超参数，例如NeuralArchitectureSearch(NAS)和AutoML。

https://arxiv.org/abs/1808.05377v3论文主要是介绍了NeuralArchitectureSearch（NAS）近几年的发展，在介绍NAS之前我想抛出一个问题：为什么要研究AutoML

这是系列文章的第2部分。在这里查看第1部分和第3部分。来自CMU和DeepMind的研究人员最近发布了一篇有趣的新论文，称为差异化架构搜索（DARTS），它提供了一种神经架构搜索的替代方法，这是目前机器学习的一个非常热门的领域。神经架构搜索在去年受到了大肆宣传，Google首席执行官SundarPichai和谷歌的AI负责人JeffDean宣传神经架构搜索及其所需的大量计算能力对于向大众提供机器学

文章题目：AdversarialAutoAugment链接：linkhttps://arxiv.org/abs/1912.11188会议期刊：ICLR2020论文内容论文阅读笔记，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。人类设计的数据增强需要很多领域的专家知识，不同领域不能迁移；而AutoAugment对算力要求太高，代理任务和目标任务之间有比较

文章题目：CARS:ContinuousEvolutionforEfficientNeuralArchitectureSearch链接：linkhttps://arxiv.org/abs/1909.04977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NAS算法中比较高效快捷的是基于梯度的算法，本文发明

使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的invertedresidualwithlinearbottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升，MobileNetV3则结合AutoML

论文：https://arxiv.org/abs/1911.09070代码1（官方）：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet代码

大会当天，共有13各分论坛在线上同时举行，包括AutoML技术实践与应用、AI+多媒体技

1.NNINNI(NeuralNetworkIntelligence)isatoolkittohelpusersrunautomatedmachinelearning(AutoML)experiments.Thetooldispatchesandrunstrialjobsgeneratedbytuningalgorithmstosearchthebestneuralarchitectureand

第四范式基础架构负责人刘一鸣以《软件定义算力——打造AI转型最佳实践》为题做了演讲，他指出，不管是围绕专家规则构建AI系统，还是围绕AutoML技术构建应用系统，都将带来算力的巨大需求。

在这次发布AutoML之后，她又一次表示由于资源稀缺，多数企业无法开发个性化模型，所以AutoML的出现是为了进一步推进AI民主化。那么问题来了：AI民主化，到底是针对谁的专政？要取消谁的集权？

使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的invertedresidualwithlinearbottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升，MobileNetV3则结合AutoML

小米AI实验室论文被计算机视觉顶会接收2020年7月3日，小米AI实验室纯自主自研的AutoML论文由计算机视觉三大顶会之一ECCV2020接收。

在这次发布AutoML之后，她又一次表示由于资源稀缺，多数企业无法开发个性化模型，所以AutoML的出现是为了进一步推进AI民主化。那么问题来了：AI民主化，到底是针对谁的专政？要取消谁的集权？

今天，TNW一则热门新闻炸开了锅：googleAutoML系统近日居然自己写了一串机器学习代码，其效率竟然超过了专业的研发工程师。这让我们人类的优越感何存？

[中国，深圳，2020年3月27日]在华为开发者大会2020（Cloud）期间，华为云发布全新AutoML工具AutoGenome，支持对基因组数据进行全自动AI建模，助力科研人员探索生命奥秘。

2020年3月27日，在华为开发者大会2020（Cloud）期间，华为云发布全新AutoML工具AutoGenome用于基

使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的invertedresidualwithlinearbottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升，MobileNetV3则结合AutoML

本文深度解读小米AI实验室AutoML团队（作者：初祥祥、周天宝、张勃、李吉祥）在可微分神经网络搜索（DARTS）方向的最新成果FairDARTS，该工作已被ECCV2020接收。

出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）2020年7月3日，AIProCon2020AI开发者万人大会，隆重举行！作为CSDN策划并主办的系列技术「开发者大会」之一，本次大会通过线上直播的方式，吸引到了10000+开发者/学习者、100+一线大厂AI技术领袖及核心业务线负责人参与，共话AI技术风云。为了给开发者提供一站式的学习平台，本次大会一次性设置了6大主题论坛，20大精彩主题，AI技术

问题Tensorflow容器训练日志总是有延迟，容器删除之后，日志一下子全吐出来了，因为我们是AutoML，有EarlyStopping功能，需要实时获取log，所以延迟问题必须解决。

过去提出自动自适应学习（Auto-adaptiveLearning），或持续自动机器学习（ContinualAutoML）就是出于对这项能力的支持。在机器学习中

腾讯AILab提出自动化模型压缩框架PocketFlow：将深度学习装进口袋让机器“删繁就简”：深度神经网络加速与压缩小综述AutoML自动模型压缩再升级，MIT韩松团队利用强化学习全面超越手工调参细粒度稀疏也能取得高加速比

1.AutoML —

今天，你AI了没？关注：决策智能与机器学习，学点AI干货【导读】自动机器学习是当前学术工业界的热点。最近来自塔尔图大学RadwaElshawi等的学者撰写了关于自动机器学习的进展综述，包括自动机器学习概念、元学习、神经架构搜索、超参优化等，涵盖137篇参考文献，非常值得一看。《自动机器学习》综述全文PDF下载，请在公众号回复：20190624全部参考文献链接，请移步github地址：https:/

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。

作者：XuLIANG翻译：王雨桐校对：王威力本文长度约为1300字，建议阅读5分钟本文是MasashiShibata针对AutoML演讲中的摘要。

目前的方法有人工实验逐层确定比例（偷懒整个模型就一个比例），把结构当作一个超参数使用贝叶斯优化，RL，AutoML中的NAS和Metalearning等进行自动搜索。当然，剪多少的

AutoML技术AutoML是一系列技术的集合。

论文：https://arxiv.org/abs/1802.03494代码：https://github.com/mit-han-lab/amc-release简介本篇论文是MIT韩松老师组提出的一种模型压缩方法，其核心思想是使用强化学习技术来实现自动化压缩模型。目前对于领域问题的解决方案通常采取人工压缩模型，手工压缩方法需要相关领域的专家知识，需要人工在推理速度，大小与准确率之间权衡，因此人工压

一、研究动机该文章是五月份商汤科技与悉尼大学联合发布在arxiv上的文章，用自动机器学习来获取视觉任务中的最佳损失函数。众所周知，一个有效的损失函数在视觉任务中起了关键作用，然而现在大部分的损失函数都是人为设定，不仅耗时而且一般只能获得次优解。为了缓解上述问题，AM-LFS在训练阶段利用了强化的思想来自动搜索合适的损失函数的超参数，同时又设计了一个搜索空间能够适应于不同的视觉任务，将不同任务的不同

打开百度App，看更多图片DeepAugment是一个专注于数据扩充的自动化工具。它利用贝叶斯优化来发现针对您的图像数据集定制的数据增强策略。DeepAugment的主要优点和特点是：降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)通过自动化流程可以节省时间比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快50倍完成的包在PyPI上。你可以通过运行以下命令来在终

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文作者为奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁黄浴先生，原载于知乎自动驾驶的挑战和发展专栏，原文链接：自动机器学习AutoML和神经架构搜索NAS简介https