机器学习模型的构建过程历来需要大量的手动调参工作，包括超参数优化、算法选择和特征工程等环节，往往需要数周的时间投入。尽管这种传统的开发模式仍然存在，但AutoML技术的发展已经显著简化了这一过程。 经过多年的AutoML库实践经验，这些工具已经深刻 ...

随着AI迅速向边缘领域挺进，对智能边缘器件的需求随之激增。然而，要在小尺寸的微控制器上部署强大的模型，仍是困扰众多开发者的难题。开发者需要兼顾数据预处理、模型选择、超参数调整并针对特定硬件进行优化，学习曲线极为陡峭。因而，开发者肯定 ...

随着AI迅速向边缘领域挺进，对智能边缘器件的需求随之激增。然而，要在小尺寸的微控制器上部署强大的模型，仍是困扰众多开发者的难题。开发者需要兼顾数据预处理、模型选择、超参数调整并针对特定硬件进行优化，学习曲线极为陡峭。因而，开发者肯定 ...

本研究针对结肠癌术后复发预测的临床难题，创新性地应用自动化机器学习（AutoML）技术整合29项临床特征（含T/N分期和预后 ...

上海交通大学密西根学院助理教授贺玉莲课题组，针对确定决定 E ads 的关键物理量提出了一种新方法，即基于自动机器学习 (AutoML) 的特征删除实验，从高通量密度泛函理论 ( density functional theory, DFT) 数据库中实现了知识的自动提取。 日常生活中，「催化」是 ...

引：算法商城是伪命题吗？ 同样都是成熟算法，为什么有的落地后精度低于10%，有的却能达到90%以上？ 随着碎片化AI需求的 ...

AutoML，早已经运用在各行各业，国内科技巨头们也纷纷入局。 华为天才少年钟钊爆火后，AutoML也顺势获得了广泛关注。 AutoML（Automated Machine Learning，自动化人工智能），通俗来说就是让AI去学习AI，从而减少人工的参与，让机器完成更复杂的工作。 在钟钊来到 ...