学习心得
人工智能前沿技术
自动化机器学习（AutoML）
2017 年 5 月，谷歌在 I/O 大会上发布了 AutoML，他们将 AutoML 应用到了深度学习的图像识别和语言建模的两大数据集中，他们提供的 Cloud AutoML 和 Google NAS 算法结合，把完整的机器学习工作做成了云端产品，用户只需要提供数据，Cloud AutoML 将自动构建深度学习模型。换言之，AutoML想要做到的，正如其名：自动化机器学习。传统的AI模型训练往往要经历特征分析、模型选择、调参、评估等步骤，这些步骤需要经历数月的时间，如果完全没经验，时间会更长。AutoML虽然也需要经历这些步骤，但是通过自动化的方式，可以减少这些步骤的时间。选择怎样的参数，被选择的参数是否有价值或者模型有没有问题，如何优化模型，这些步骤在从前是需要依靠个人的经验、知识或者数学方法来判断的。而AutoML可以完全不用依赖经验，而是靠数学方法，由完整的数学推理的方式来证明。通过数据的分布和模型的性能，AutoML会不断评估最优解的分布区间并对这个区间再次采样。所以可以在整个模型训练的过程中缩短时间，提升模型训练过程的效率。如何促进技术公平，降低技术应用门槛，让不懂技术的用户也可以使用人工智能；如何优化机器学习的流程和结果，辅佐数据科学家们投入更有价值的工作，正是 AutoML 以及人工智能领域未来希望攻克的难题之一。