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AutoML

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1 背景与重要性

2 自动机器学习教程系列之目标与结构

3 AutoML概述之AutoML的定义

4 AutoML概述之AutoML的主要组件

5 AutoML概述之AutoML的优势与挑战

6 自动机器学习（AutoML）工作流程之数据准备

7 自动机器学习工作流程之模型培训

8 AutoML工作流程之模型评估

9 常见的 AutoML 软件

10 开源与商业解决方案

11 如何选择合适的AutoML工具

12 模型选择的方法

13 模型选择与评估之评估指标的重要性

14 如何进行交叉验证

15 特征工程自动化之特征选择

16 特征工程自动化之特征生成与转换

17 特征工程自动化之使用工具实现特征工程

18 超参数优化之超参数调优的方法

19 超参数优化之网格搜索与随机搜索

20 自动机器学习中的贝叶斯优化在超参数优化中的应用

21 模型集成与自动化之集成学习的概念

22 自动化机器学习中的模型集成

23 自动机器学习中的模型集成与自动化之效率与效果的平衡

24 自动机器学习（AutoML）中的真实数据集应用示例

25 实际案例分析之项目实例与启示

26 自动机器学习中的经验教训

27 自动机器学习（AutoML）的现状

28 自动机器学习（AutoML）总结与未来展望之发展方向

29 自动机器学习（AutoML）总结与未来展望之向新手与专家的...