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autoML
小白入门计算机视觉系列——ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks）
PyTorch的全局特征提取网络（FinetuneResNet50+tricks）小白入门系列是我和朋友准备一起做的一块内容，分模块分专题·，比如计算机视觉中的目标检测，ReID，OCR，语义分割以及大火大热的
AutoML
贝壳er
·
2020-06-29 19:11
计算机视觉
小白入门计算机视觉系列——ReID(四)：再进阶：细粒度多特征融合
ReID(四)：再进阶：细粒度多特征融合小白入门系列是我和朋友准备一起做的一块内容，分模块分专题·，比如计算机视觉中的目标检测，ReID，OCR，语义分割以及大火大热的
AutoML
等等。
贝壳er
·
2020-06-29 19:11
计算机视觉
小白入门计算机视觉系列——ReID(三)：进阶：学习分块局部特征
ReID(三)：进阶：学习分块局部特征小白入门系列是我和朋友准备一起做的一块内容，分模块分专题·，比如计算机视觉中的目标检测，ReID，OCR，语义分割以及大火大热的
AutoML
等等。
贝壳er
·
2020-06-29 19:11
计算机视觉
自动机器学习简述（
AutoML
）
转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。目录：一、为什么需要自动机器学习二、超参数优化Hyper-parameterOptimization三、元学习MetaLearning四、神经网络架构搜索NeuralArchitectureSearch五、自动化特征工程六、其它自动机器学习工具集一、为什么需要自动机器学习对于机器学习的新用户而言，使用机器学习算法的一个主要的障碍就是算法的性能
EAWorld
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2020-06-29 15:33
AutoML
Chapter2 Meta-Learning
Chapter2Meta-Learning（元学习）2.1Introduction开始一个机器学习项目设计时，不会从零开始，一般会从已经有的实验，或者人们对机器学习任务的理解开始构建整个机器学习模型。元学习就是从数据出发进行学习，所需的数据是之前已经进行过的实验数据，包括之前训练模型的算法配置、超参数、网络结构、训练时间、模型评估等等，目的是从其中提取出新任务的最优模型或初始值。虽然新任务可能可能
G. Albert
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2020-06-29 10:59
Machine
Learning
Machine
Learning
Automl
综述
AutoML
AutoML
综述
AutoML
的定义一个现有
AutoML
方法的通用框架高级
AutoML
技术
AutoML
的几个应用实例Auto-SKLearn:NASNet:ExploreKitAotoML的4
twilight_cc
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2020-06-29 10:41
深度学习
什么是自动机器学习（
AutoML
）？（译）
本文选自《Hands-OnAutomatedMachineLearning》自动机器学习（
AutoML
）旨在通过让一些通用步骤(如数据预处理、模型选择和调整超参数)自动化，来简化机器学习中生成模型的过程
独立上分ccc
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2020-06-29 06:09
AutoML
2019年
AutoML
、GAN将扛大旗
2019年
AutoML
、GAN将扛大旗https://mp.weixin.qq.com/s/5vV7i-P2i1GxQ_GjRQKBQA【导读】KDnuggets邀请11位来自工业、学术和技术一线的人员
喜欢打酱油的老鸟
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2020-06-29 03:14
人工智能
2020 年技术趋势一览：
AutoML
、联邦学习、云寡头时代的终结
本文将深入探讨了关于AI的技术和非技术方面的趋势，讨论一下相对较新的趋势，如
AutoML
、AI道德等，因为这些趋势正逐渐与越来越多的公司和用户息息相关。简单回顾下201
喜欢打酱油的老鸟
·
2020-06-29 03:01
人工智能
在2020年到来之前，你应该知道的十大科技趋势预测
在过去的2019年，我们看到人工智能领域的诸多发展：在技术层面，
AutoML
等工具的出现降低了深度学习的技术门槛；在硬件层面
喜欢打酱油的老鸟
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2020-06-29 03:30
综合IT
【微软
AutoML
】
AutoML
工具 NNI 安装及使用体验
【微软
AutoML
】
AutoML
工具NNI安装及使用体验
AutoML
是机器学习中一个新的方向，用自动的方式寻找超参数组合，志在解决老大难的调参问题。
Somedaywilldo
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2020-06-28 23:25
ML
AutoML
如何让深度学习模型更高效地运行
是一个衡量计算机性能的指标2.Nas:Neuralarchitecturesearch,神经网络架构搜索，是一种自动设计人工神经网络的技术，在大数据集上搜索所化的时间非常漫长，NAS与超参数优化密切相关，是自动机器学习（
AutoML
Jumi爱笑笑
·
2020-06-28 22:27
推荐 | 出身于中科院与360AI研究院的大佬编著，超500篇AI纯原创系统性学习文章...
，内容非常的丰富，已经原创发表500多篇系统性的原创高质量AI领域文章，100多万字，共将近30个技术专栏（覆盖AI工程师成长之路，深度学习模型架构与训练，技术综述，数据理解和使用，NLP，强化学习，
AutoML
weixin_38753422
·
2020-06-28 21:58
推荐 | 高质量AI公众号/大佬单独辅导学习季划/知识星球
方向，尤其是计算机视觉方向的干货集中营，内容非常的丰富，已经原创发表300多篇高质量文章，共20余个技术专栏（覆盖AI工程师成长之路，深度学习模型架构与训练，技术综述，数据理解和使用，NLP，强化学习，
AutoML
悄悄的努力
·
2020-06-28 21:26
另一种可微架构搜索：商汤提出在反传中学习架构参数的SNAS
为了寻找可以用在大规模数据集上的成熟的
AutoML
或神经网络架构搜索（NAS）解决方案，本文作者提出了一种经济的、端到端的NAS：随机神经网络架构搜索（SNAS）。
weixin_34318272
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2020-06-28 16:53
AutoML
：自动设计自动驾驶机器学习模型
译者说本人介绍了谷歌自动驾驶子公司Waymo在
AutoML
领域的研究成果。
weixin_34242819
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2020-06-28 14:48
AI -
AutoML
（自动化机器学习）
1-
AutoML
AutoML
（自动化机器学习）是将机器学习应用于现实问题的自动化端到端过程。
weixin_33753003
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2020-06-28 04:37
.NET机器学习 ML.NET 1.4预览版和模型生成器更新
ML.NET还包括ModelBuilder（一个简单的UI工具）和CLI，使用自动机器学习（
AutoML
）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。.
18790970257
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2020-06-27 22:39
使用Azure进行自动化机器学习
自动化的机器学习，也称为
AutoML
，让数据科研人员、分析人员和开发人员，同时维护模型质量构建具有高缩放性、效率和工作效率的机器学习模型。
第八个猴子
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2020-06-27 21:47
MnasNet 神经网络简介与代码实战
1.介绍MnasNet是由Google大脑
AutoML
组所提出的，以运算时长为优化目标来搜索网络结构，同时模型要能平衡精确度和运算时长。
时光碎了天
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2020-06-27 06:04
深度学习CNN基本模型
深度学习CNN基本模型
自动网络设计（NAS）Randomly Wired Neural Networks 何凯明团队
文章ikerpeng（知乎：https://www.zhihu.com/people/ikerpeng/）原创，转载请与我联系～作为
AutoML
的一个重要的分支，NeuralArchitectureSearching
xiaoiker
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2020-06-27 03:23
深度学习
一份2020年人工智能趋势清单
在这篇文章中，我想深入探讨人工智能的技术和非技术方面和趋势，讨论一些相对较新的趋势，比如从
AutoML
到人工智能的更清晰和伦理化的方面，这些方面正慢慢地影响着越来越多的公司和最终用户。2019简短回
ronghuaiyang
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2020-06-27 02:40
AutoML
AutoML
AutoML
的理解首先，聊聊传统的机器学习的过程；一般情况下，在确定目标的情况下，我们会对数据先一步进行EDA，对数据进行一步预处理。
鬼&先&生
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2020-06-27 01:20
机器学习
全自动机器学习神器：H2O
AutoML
引言做机器学习的老铁们在平时训练模型时，对交叉验证、模型集成想必是绞尽了脑汁。现在我将给各位介绍一个神器。叫做H2O。在读了这篇文章后，你将会：了解H2O是什么，在哪些地方大放异彩H2O的安装与初步使用迫不及待地去安装使用（哈哈哈）H2O概述H2O是一个开源的、内存、分布式、快速和可扩展的机器学习和预测分析平台，允许诸位在大数据上构建机器学习模型，并在企业环境中轻松实现这些模型的搭建。H2O的核心
OraYang
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2020-06-26 23:27
BigData
机器学习
AutoML
之NAS
前言
autoML
最近非常火热，在调参、特征选择等方面都有了不少的进展，与其同时，在深度网络日益复杂化的今天，如何为任务设计合适的网络结构成了每位炼丹工程师的日常，而在缺乏先验知识的情况下，调整网络结构往往需要较长的时间和精力
luchi007
·
2020-06-26 21:35
深度学习
automl
nas
deep
learning
#####好好好####从Google Visor到Microsoft NNI再到Advisor调参服务接口发展史
从GoogleVisor到MicrosoftNNI再到Advisor调参服务接口发展史tobeContributortotheworld.10人赞了该文章介绍从规则编程到机器学习，从人工调参到
AutoML
mishidemudong
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2020-06-26 21:38
机器学习
Deep
Learning
2020年趋势一览：
AutoML
、联邦学习、云寡头时代的终结（附链接）
本文将深入探讨关于AI的技术和非技术方面的趋势，讨论一下相对较新的趋势，如
AutoML
、AI道德等，因为这些趋势正逐渐与越来越多的公司和用户息息相关。简单回顾下
数据派THU
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2020-06-26 17:00
auto-sklearn安装配置
官方安装指南：http://
automl
.github.io/auto-sklearn/stable/installation.html#installation系统需求：auto-sklearnhasthefollowingsystemrequirements
taoyuanforrest
·
2020-06-26 15:06
机器学习&人工智能
python
NasNet实践：图像识别领域最佳模型
这个模型并非是人为设计出来的，而是通过谷歌很早之前推出的
AutoML
自动训练出来的。
sparkexpert
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2020-06-26 14:53
深度学习
场景分类识别
AutoML
NAS 调研（CVPR2019）
[论文极简笔记]EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing[论文极简笔记]FBNet:Hardware-AwareEfficientConvNetDesignviaDifferentiableNeuralArchitectureSearch[论文极简笔记]PartialOrderPruning:forBestSpeed/Accuracy
holeung
·
2020-06-26 14:08
机器学习
计算机视觉
Auto-Machine-Learning初探
前言最近在看
AutoML
，业界在
automl
上的进展还是很不错的，个人比较看好这个方向，所以做了一些了解：Google:Cloud
AutoML
,Google’sPredictionAPIMicrosoft
sladesha
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2020-06-26 13:20
个人资料
译 | 宣布ML.NET 1.2 及模型生成器更新(用于 .NET 的机器学习)
ML.NET还包括模型生成器(VisualStudio的简单UI工具)和ML.NETCLI(命令行界面),以便使用自动机器学习(
AutoML
)构建自定义机器学习(ML)模型变得超级简单。
dotNET跨平台
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2020-06-26 06:15
超参数优化与NNI(HPO，Hyper-parameter optimization)
AutoML
说
Macropodus
·
2020-06-26 05:26
AutoML
AutoML
机器学习自动化与NNI
一、
AutoML
简介
AutoML
(AutomatedMachineLearning)，中文可以翻译为自动机器学习，我比较喜欢叫它“机器学习自动化”，更加接近人们所津津乐道的通用人工智能吧。
Macropodus
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2020-06-26 05:26
AutoML
TF之
AutoML
框架：
AutoML
框架的简介、特点、使用方法详细攻略
TF之
AutoML
框架：
AutoML
框架的简介、特点、使用方法详细攻略目录
AutoML
框架的简介
AutoML
框架的特点
AutoML
框架的使用方法
AutoML
VSAutoKeras框架
AutoML
框架的简介
一个处女座的程序猿
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2020-06-25 19:51
ML
TF/PyTorch
DL
Automated Machine Learning (
AutoML
)
数据是这个时代的核心，基于数据所构建的模型和决策为工业自动化贡献了很多，也已经改变了很多企业的商业模式、产品等，改变了世界也收益颇丰。这也是时下大数据、人工智能炒作得如此火爆，甚至一些机器人智能威胁论也层出不穷。但实际上机器学习、深度学习和深度强化学习的能力实在很有限的，近日来在NLP任务中大杀四方的BERT就被开始质疑是否真的学习到了推理能力，是否只是依靠大量数据集本身特点，如一些线索词来进行工
上杉翔二
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2020-06-25 16:39
机器学习
数据挖掘
推荐算法知识梳理
文章目录架构介绍推荐系统架构介绍召回简单介绍非个性化召回多路召回模型召回双塔模型因子分解发散点用户行为序列召回改进用户多兴趣拆分知识图谱融合召回图神经网络模型召回排序技术发展趋势模型表达能力显示特征组合特征抽取器的进化
AutoML
iwtbs_kevin
·
2020-06-25 07:45
推荐算法
送书 | 想要和华为揽入麾下的人才一样拿到200万年薪嘛？
今天，跟大家分享两本不错的书籍：《终身机器学习》和《深入理解
AutoML
和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》，并以抽奖的形式分别送给大家3本纸质数
机器学习算法与Python学习-公众号
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2020-06-25 03:36
必备 | AI & DS七大 Python 库
7.AdaNet ———快速灵活的
AutoML
框架https://github.com/tensorflow/adane
机器学习算法与Python学习-公众号
·
2020-06-25 03:04
AutoML
在推荐系统协同过滤中的探索与发现（附交流视频和PPT下载链接）
导读：今天给大家带来第四范式资深研究员、香港科技大学博士姚权铭，在2019年底所做的分享《
AutoML
在推荐系统协同过滤中的探索与发现》，本文介绍了第四范式研究组将自动化机器学习（
AutoML
）技术引入推荐系统中的一次尝试
m0_37586850
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2020-06-24 11:31
AI民主化，要取消了谁的集权？
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？
青企云
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2020-06-24 10:15
AutoML
论文笔记（六）Search for Better Students to Learn Distilled Knowledge：通过蒸馏学习搜索更好的子网络
文章题目：SearchforBetterStudentstoLearnDistilledKnowledge链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2001.11612会议期刊：无论文阅读笔记，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。论文内容通常神经网络参数量都很大，这一特性使得端侧设备很难享受神经网络。因此量化压缩成了近几年的一
霸王龙Alvin
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2020-06-24 10:22
AutoML论文笔记
蒸馏学习
AutoML
论文笔记（八）Deep Multimodal Neural Architecture Search：多模态神经网络搜索
文章题目：DeepMultimodalNeuralArchitectureSearch链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2004.12070会议期刊：ICCV2020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。论文内容多模态学习包括问答系统、图文匹配和文字描述。传统的技术途径要么是固定网络学习，要么是在不同领域搜
霸王龙Alvin
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2020-06-24 10:22
AutoML论文笔记
深度学习
算法
机器学习
人工智能
神经网络
【论文笔记系列】
AutoML
：A Survey of State-of-the-art （上）
之前已经发过一篇文章来介绍我写的
AutoML
综述，最近把文章内容做了更新，所以这篇稍微细致地介绍一下。由于篇幅有限，下面介绍的方法中涉及到的细节感兴趣的可以移步到论文中查看。
Addisoni
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2020-06-24 05:47
想学习TensorFlow2的同学，请打开这本书...
今天小编为大家推荐一个入门书籍：《DeepLearningwithTensorFlow2andKeras,2th》该书的第二版都用TensorFlow2更新了代码，其内容也是干货满满，涉及了CNN，RNN，GAN，RL，
AutoML
l7H9JA4
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2020-06-24 02:49
AutoML
-自动机器学习
今年在ICML2017InternationalConferenceonMachineLearning,ICML)国际机器学习大会和ECMLPKDD2017(EuropeanConferenceonMachineLearningandPrinciplesandPracticeofKnowledgeDiscoveryinDatabases,ECMLPKDD)欧洲机器学习会议和数据库知识发现的原理与实
kabuto_hui
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2020-06-24 00:06
机器学习
从零开始-Machine
Learning学习笔记
AutoML
简介
传统机器学习
AutoML
CASH
AutoML
的范围很广，可以包括从自动数据分析，自动特征工程，自动缩放，自动正则化，自动特征选择，自动模型选择，自动超参数优化等等。
有数可据
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2020-06-23 23:46
机器学习
人工智能
AutoML
贝叶斯优化
网络变形
AutoML
系列 - Hyperband介绍
本文主要根据《Hyperband:ANovelBandit-BasedApproachtoHyperparameterOptimization》论文，对Hyperband进行介绍背景随着数据量的增大以及模型复杂度的增加，使用类似贝叶斯优化等方法进行超参数优化会消耗大量的计算资源，所以有必要寻求一种更加快速的算法。该文章的作者将寻找最优超参数的过程视为一个在给定资源(迭代次数，数据量，特征量等)下，
转行的炼丹师
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2020-06-23 23:24
超参数优化
AutoML
系列 - Hyperopt的介绍及使用
本文主要对Hyperopt和Hyperopt-Sklearn进行介绍Hyperopt为一个超参数优化的库，主要使用的是SMBO(Sequentialmodel-basedoptimization)系列算法，包括：randomsearch,Tree-of-Parzen-Estimators(TPE)等。对于自动超参数优化系统来说，重要的就是给出objectivefunction和configurat
转行的炼丹师
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2020-06-23 23:20
超参数优化
自动学习(
AutoML
)——元学习建模
自动学习(
AutoML
)——元学习建模在之前的文章中，我们主要描述的是元学习的基本形式和小样本中的元学习，进行我们来介绍元学习的基本建模思想和建模实例。
隔壁的NLP小哥
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2020-06-23 13:34
元学习与小样本方法
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