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automl平台

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。

NAS的评价策略则涵盖了子抽样评估、早期停止策略、参数重用和代理评估，确保模型性能的稳定提升。市场上的主流AutoML平台如Google Cloud AutoML（支持图像分类、文本分类，且支持迁移学习），Azure Machine Learning，以及百度EasyDL，都是用户实践AutoML的热门选择。

AutoML是自动化技术和机器学习的完美融合，它的目标在于通过自动化配置学习模型，大幅减少人工干预。它旨在缩短AI项目的生命周期，降低实施成本，并能快速适应业务环境的不断变化。实战案例举个例子，Google Cloud AutoML和华为Model Arts等平台生动展示了AutoML在实际中的力量。

dotData致力于为企业提供全周期数据科学自动化和运营，今天宣布其autoML 0平台dotData Enterprise现在可免费进行概念验证测试。试用基础，使用户能够预览dotData Enterprise如何帮助加速其AI和机器学习（ML）计划，并从其数据中获得更多业务价值。

其核心优势在于其可扩展性、灵活性和高效性，无论是在本地环境还是分布式计算资源中，都能轻松运作，并支持自定义算法和跨平台集成。构建优化之路在NNI的架构中，实验（Experiment）是基础，由一系列Trial（单次尝试）和所选算法组成，而搜索空间（Search Space）则定义了调优的范围。

飞算AutoML技术凝聚了许多营销、风控专家的建模经验，沉淀了在实际业务中验证下来较优的建模流程和方法论。例如变量编码、最优分箱，、可视化调整、逐步回归等。将评分卡模型建模时间从1-2个月缩短到了数小时，大幅提升了建模工作效率。