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AutoML:深度学习的学习器

深度学习已经席卷整个人工智能领域,目前深度学习的核心问题是海量的数据和合适的框架。近些年互联网公司积累海量数据已经成为常态,接下来就是要解决合适框架的选择问题。由人工试凑来选择模型框架的方式显然是低效的,如果能够用另一个学习器来选择模型框架,那就能够高效地开发出优秀的深度学习模型。而深度学习本身就是由若干层组成,而这些层的类型是十分有限的,这也为深度学习的学习机器提供了可能。AutoML也就是在这样的背景下提出的解决自动搭建深度学习框架的方法。

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有了AutoML之后,我们就不需要人工设计复杂的神经网络,只需将数据和评价方式交给学习机器,然后就等着出结果就行。Google提供的Cloud AutoML将这种理念发挥到极致。但是也存在比较大问题:1.模型只能跑在google云上,2.收费昂贵(20美元/小时)。这确实会在很大程度的阻碍大家使用这种AutoML的学习机器。

目前有一些开源的项目可以供大家体验,相关代码都可以在github上搜到:

keras: AutoKeras

tensorflow: enas

pytorch: ENAS-pytorch



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