第一次作业
检索一些文献或者网页资讯,记录机器学习等人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用,了解我们国家的先进或不足,存在的卡脖子技术等
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介绍
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AutoML出现原因
机器学习的应用需要大量的人工干预,这些人工干预表现在:特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。AutoML 试图将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习,使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。
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AutoML问题定义
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从机器学习角度讲,AutoML 可以看作是一个在给定数据和任务上学习和泛化能力非常强大的系统。但是它强调必须非常容易使用;
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从自动化角度讲,AutoML 则可以看作是设计一系列高级的控制系统去操作机器学习模型,使得模型可以自动化地学习到合适的参数和配置而无需人工干预。
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一个通用的 AutoML 定义如下:
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AutoML核心任务
- Better performance
- No human assistance
- Lower computation budgets
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展望,未来可能的研究方向
- 提高AutoML的效率
- 更明确的问题定义
- 发展基本和高级的搜索策略
- 找到更适合的应用。
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应用
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使用 Auto-sklearn 进行模型选择
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使用强化学习进行 Neural Architecture Search
- 使用 ExploreKit 进行自动特征构建
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我国在AI领域的先进与不足
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先进:
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一中国人工智能论文总量和论文被引用总量是世界第一;
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二中国人工智能专利数量世界第一
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三部分人工智能领域中国已经领先世界
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不足
- 基础理论方面还有比较大的差距;
- 与国外相比,我国在高端器件和开源开放平台方面存在差距,排在前列的开源开放平台都是国外大企业;
- 高端人才不足,与美国相比,中国人工智能高端人才的数量大概只有美国的20%
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