Mastering AI: Big Data, Deep Learning, and the Evolution of Large Language Models -- AutoML from Basics to State-of-the-Art Techniques
作者: Pohsun Feng, Ziqian Bi, Yizhu Wen, Benji Peng, Junyu Liu, Caitlyn Heqi Yin, Tianyang Wang, Keyu Chen, Sen Zhang, Ming Li, Jiawei Xu, Ming Liu, Xuanhe Pan, Jinlang Wang, Xinyuan Song, Qian Niu
分类: cs.LG
发布日期: 2024-10-12 (更新: 2025-12-07)
备注: This book contains 169 pages and 5 figures
💡 一句话要点
AutoML综述：从基础到前沿技术，助力AI模型自动化构建
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动化机器学习 AutoML 神经架构搜索 NAS 深度学习 模型选择 超参数优化
📋 核心要点
- 现有机器学习模型构建依赖专家知识和手动调参，效率低且成本高昂，AutoML旨在解决这一问题。
- 论文全面综述AutoML技术，从基础概念到前沿方法，为读者提供系统性的学习和实践指导。
- 重点关注AutoML在深度学习中的应用，特别是神经架构搜索，并讨论了未来发展方向。
📝 摘要（中文）
本文全面介绍了自动化机器学习（AutoML），涵盖了基本原理、实际应用和未来趋势。文章旨在帮助初学者和经验丰富的从业者，详细讨论了TPOT、AutoGluon和Auto-Keras等流行的AutoML工具。此外，还探讨了神经架构搜索（NAS）和AutoML在深度学习中的应用等新兴主题。预期这项工作将为人工智能和机器学习领域的持续研究和发展做出贡献。
🔬 方法详解
问题定义：AutoML旨在解决机器学习模型开发过程中耗时且需要专业知识的问题，例如特征工程、模型选择和超参数优化。传统方法依赖人工经验，效率低下且难以找到最优解。现有AutoML工具在易用性、灵活性和性能方面仍有提升空间。
核心思路：论文的核心思路是提供一个AutoML的全面综述，帮助读者理解AutoML的基本原理、掌握常用工具的使用方法，并了解AutoML的最新进展和未来趋势。通过系统性的介绍，降低AutoML的学习门槛，促进其在各个领域的应用。
技术框架：论文的整体框架包括以下几个部分：1) AutoML基础知识介绍，包括定义、目标和挑战；2) 常用AutoML工具的详细讨论，例如TPOT、AutoGluon和Auto-Keras；3) 神经架构搜索（NAS）的原理和方法；4) AutoML在深度学习中的应用；5) AutoML的未来发展趋势。
关键创新：该论文的主要创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了AutoML的基础知识和常用工具，还深入探讨了NAS和AutoML在深度学习中的应用。此外，论文还对AutoML的未来发展趋势进行了展望，为研究者和从业者提供了有价值的参考。
关键设计：论文的关键设计在于其结构化的组织方式和详细的案例分析。每个章节都围绕一个特定的主题展开，并提供了大量的示例代码和实验结果。此外，论文还对不同的AutoML工具进行了比较和评估，帮助读者选择最适合自己需求的工具。
📊 实验亮点
该综述详细介绍了多种AutoML工具（如TPOT、AutoGluon、Auto-Keras）的使用方法和性能特点，并深入探讨了神经架构搜索（NAS）在深度学习中的应用。尽管没有提供具体的实验数据，但对现有工具和方法的对比分析，为读者选择合适的AutoML方案提供了参考。
🎯 应用场景
AutoML技术可广泛应用于各行各业，例如金融风控、医疗诊断、智能推荐等。通过自动化模型构建流程，降低AI应用门槛，加速AI技术落地，提升生产效率和决策质量。未来，AutoML有望成为AI普及的关键推动力。
📄 摘要（原文）
A comprehensive guide to Automated Machine Learning (AutoML) is presented, covering fundamental principles, practical implementations, and future trends. The paper is structured to assist both beginners and experienced practitioners, with detailed discussions on popular AutoML tools such as TPOT, AutoGluon, and Auto-Keras. Emerging topics like Neural Architecture Search (NAS) and AutoML's applications in deep learning are also addressed. It is anticipated that this work will contribute to ongoing research and development in the field of AI and machine learning.