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自动机器学习的主要研究内容主要包括以下几个方面： 自动特征工程：自动发现和提取适合于机器学习任务的特征，以减少人工特征工程的工作量。这可以通过使用基于遗传算法、进化算法或神经网络等方法来实现。自动模型选择：根据给定的数据集和任务，自动选择最合适的机器学习模型。这可以通过使用模型评估指标（如...
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自动机器学习的主要研究内容主要包括：自动特征工程，自动发现和提取适合于机器学习任务的特征，以减少人工特征工程的工作量。资料拓展：自动机器学习旨在通过让一些通用步聚(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。AutoML是指尽量不通过人来设定超参数，而是使用某种学习...
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不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始数据直接学习，自动抽取特征并逐层抽象，最终实现回归、分类或排序等目的。在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功...