为AutoML提供可扩展的超参数调整

导读

自动机器学习(AutoML)是将机器学习应用于实际问题的过程。一个典型的机器学习(ML)流水线涉及多个步骤,包括数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调整。每一个步骤都有各自的挑战,这给机器学习在生产环境中的应用带来了重大障碍。AutoML是为了自动化ML流程的部分内容而设计,使ML能够得到广泛的应用,特别是对于非专业用户。例如,制造系统中的故障检测和质量监控、金融交易中的欺诈检测等应用因为新设备的调试或消费者行为的演变都需要定期对模型进行训练和调整。

作者:Mohit Aggarwal

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