1.当前有哪些可用的源码AutoML平台？
2.翻遍全网，这几款休闲、源码提效神器务必收藏！源码
3.初试AutoML（TPOT）解决 回归问题
4.你觉得人工智能从业者有哪些“职业护城河”？

当前有哪些可用的源码AutoML平台？

       当前，AutoML平台正逐渐成为数据科学家和开发者的源码得力助手，为自动化模型构建开辟了新的源码游船小程序 源码纪元。让我们一起来探索一下市面上那些备受瞩目的源码AutoML平台，它们各自具备哪些独特优势和功能：

1. Google Cloud AutoML

       作为AutoML领域的源码先驱，Google Cloud AutoML以其全面性和成熟度傲视群雄，源码涵盖了图像分类、源码文本分类和机器翻译等核心领域。源码它还推出了视频服务的源码测试版，支持迁移学习和模型结构、源码超参数的源码智能搜索。使用云AutoML，源码只需三步简单操作，就能将你的exmobi app源码想法转化为高效的模型：上传到Google Cloud Storage，创建标签CSV，然后利用AutoML Vision进行数据格式化、训练和部署。

2. 百度EasyDL

       作为国内AI技术的领军者，百度的EasyDL提供了经典版、专业版和零售版，涵盖了图像分类、物体检测、文本分类等丰富任务。EasyDL的四步流程包括数据上传与标注、任务配置调参、模型评估与部署，尽管PaddlePaddle面临挑战，但EasyDL依然展现出强大的潜力。

3. 阿里云PAI

       阿里巴巴的PAI平台提供一站式的机器学习服务，包括PAI-STUDIO、hive源码解读PAI-DSW和PAI-EAS，覆盖从数据处理到预测的全流程，适用于文本分类、金融风控等多行业应用。

4. Azure Machine Learning

       微软Azure的AutoML平台支持模型结构和超参数搜索，结合丰富的开发工具，为开发者提供便利。Azure Machine Learning支持众多深度学习框架，适合专业人士的高效使用。

       此外，创业公司如H2O Driverless AI和r2.ai，以及国内的第四范式AI Prophet AutoML等，也在AutoML领域崭露头角，尽管与大厂相比可能存在一些差距，但它们的创新和进步不容忽视。

       对于那些寻求更开放源代码的vc示波器 源码探索者，GitHub上有许多AutoML项目可供挖掘，如Tensorflow的adanet、keras-team的autokeras等，为自定义和扩展提供了丰富的资源。

       尽管AutoML带来了巨大的潜力，但商业化应用仍处于早期阶段。它的核心价值在于降低人工模型设计的成本，通过自动学习和配置，为机器学习和深度学习领域的专业人士提供了更高的效率和创新可能性。

       继续深入学习AutoML，了解如何利用AutoML进行归一化、自动选择激活函数、数据增强、优化方法的搜索、损失函数的选择，以及强化学习在模型剪枝和量化中的广告版源码应用，你将能更好地驾驭这一前沿技术。这里有一些深入学习资源供你参考：

       AutoML专栏

       自动归一化和配置方法

       自动选择激活函数的策略

       数据增强操作的选择指南

       优化方法的自动搜索实践

       损失函数的自动优化路径

       强化学习驱动的模型优化

       强化学习在模型量化中的应用

       每一个AutoML平台都有其独特之处，选择适合你的工具，你将踏上一场智能模型构建的创新之旅。

翻遍全网，这几款休闲、提效神器务必收藏！

       欢迎来到@Python与数据挖掘，专注于Python、数据分析和生活中的高效工具分享！

       今天，让我们从技术文章的世界转向实用工具，这里有Chrome插件和非插件两部分，记得在阅读后给予支持哦！

       Chrome插件推荐

       Fehelper：前端开发者的全方位工具箱，内置Json工具、代码美化、压缩、二维码生成等众多实用功能。

       SimilarSites：发掘相关网站的好帮手，快速找到同类资源站点，扩展你的浏览范围。

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       非插件工具

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       Visual Studio Code：跨平台源代码编辑器，支持多种开发语言和扩展。

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初试AutoML（TPOT）解决 回归问题

       在Data Castle的一项比赛中，我尝试了Auto ML工具TPOT来解决回归问题，挑战是预测小分子在人体内的清除率，数据来自chembl数据库，分为8:2的训练集和测试集，测试集又分为A和B两部分，B榜成绩决定最终排名。

       我对Auto ML有了兴趣，特别是TPOT，它能自动对比多个模型，通过迭代优化，生成一个经过调优的模型。TPOT易于集成sklearn，我选择它是因为其兼容性。安装和调试过程略过，通过官方示例就能理解基本流程，比如波士顿房价预测。

       实际操作中，我处理的数据是维的特征向量，包含整形、布尔和浮点型特征，分布复杂。为简化问题，我舍弃了大部分布尔特征，最终数据降为维。在Jupyter notebook中，我构建了回归模型，生成的tpot_medical_pipeline_fenlie1.py文件保存了模型。

       在test.py中，我用模型预测了测试集，并提交了结果，但未见实时反馈。源代码和数据集已上传，可供感兴趣的人参考。感谢阅读，希望本文对你有所帮助。

你觉得人工智能从业者有哪些“职业护城河”？

       作为一个普通的从业者，分享一点我的感受，不一定对。我对自己的认知常年处于薛定谔的从业者状态，在程序员和研究员间徘徊。论文发的好的时候觉得模型最重要，认为搞实现的门槛太低，不值得动手。轮子造得好的时候觉得我的工作有现实意义，比凭空发明一些不实用的东西有意义多了。且两种状态维持动态平衡，做研究时好的点子就会顺手做成轮子开源，做实现时往往又能迸发出一些新的研究点子。所以我感觉所谓的人工智能从业者“护城河”就是需要广度+深度，实践与理论齐飞。想要在这一行做出一些成绩，单靠一方面的能力估计不易做到。