Maskininlärningsteknik har djupt rotat sig i vår vardag. Men eftersom det är kunskaps- och arbetsintensivt att sträva efter goda inlärningsresultat, är mänskliga experter starkt involverade i alla aspekter av maskininlärning. För att göra maskininlärningsteknik lättare att tillämpa och minska efterfrågan på erfarna mänskliga experter har automatiserad maskininlärning (AutoML) dykt upp som ett hett ämne med både industriellt och akademiskt intresse. I detta dokument ger vi en uppdaterad undersökning om AutoML. Först introducerar och definierar vi AutoML-problemet, med inspiration från både automation och maskininlärning. Sedan föreslår vi en allmän AutoML ram som inte bara täcker de flesta befintliga metoder hittills, men också kan vägleda utformningen av nya metoder. Därefter kategoriserar och granskar vi de befintliga verken från två aspekter, det vill säga problemuppställningen och de använda teknikerna. Slutligen ger vi en detaljerad analys av AutoML metoder och förklarar orsakerna under deras framgångsrika applikationer. Vi hoppas att denna undersökning kan fungera som inte bara en insiktsfull riktlinje för AutoML nybörjare utan också en inspiration för framtida forskning. Index Terms-automated maskininlärning,Neural arkitektur sökning,hyper-parameter optimering,meta-learning, transfer-learning! Det första exemplet är Auto-sklearn [7]. Eftersom olika klassificeringar är tillämpliga på olika inlärningsproblem [1], [13], Det är naturligt att prova en samling klassificeringar på ett nytt problem, och sedan konstruera en slutlig förutsägelse från dem. Men att sätta upp klassificerare och deras hyperparametrar är en tråkig uppgift, som vanligtvis kräver mänsklig inblandning. Baserat på den populära scikit-lär maskininlärning bibliotek [14], Autosklearn kan automatiskt hitta bra modeller från vissa
De senaste åren har bevittnat utvecklingen av automatiserad maskininlärning (AutoML) REF.
Taking Human out of Learning Applications: A Survey on Automated Machine Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}