AutoML，或Automated Machine Learning，是一种机器学习方法，旨在自动化模型的训练、调优和部署过程，无需人工干预。这使得机器学习对非专家更加开放和可触及，显著节省时间和资源，加快研究进展。

AutoML工具和平台多样，根据特定需求选择不同方法。例如，Auto-SKLearn基于scikit-learn，自动完成规范化和One-Hot编码，优化模型在特定数据集上的性能。MLBox则提供快速数据预处理、特征选择、模型预测等功能，包括深度学习和Stacking等模型。TPOT采用遗传算法优化模型管道，快速评估数千个可能连接以确定最佳模型结构。

RapidMiner简化了机器学习流程，从数据准备到模型开发，只需几分钟即可生成预测模型，无需专业技能。PyCaret是一个高效的Python库，自动化机器学习流程，包括模型训练、超参数调整和分析，适用于快速开发和端到端解决方案。

Auto-Keras建立在Keras平台，无需预知模型和算法，自动选择和优化模型结构。H2OAutoML为多种机器学习算法提供直观界面，简化模型训练和调整。Google Cloud AutoML采用神经网络架构，提供易于使用的用户界面来学习和部署模型，适合商业投资或研究项目。

Uber Ludwig自动化深度学习实现，仅需少量代码即可部署深度学习模型，数据量是关键因素。TransmogrifAI是一个基于Scala的AutoML框架，利用Apache Spark加速开发，提高效率，减少开发时间100倍以上。AutoGluon使用Python代码，快速训练高度准确模型，构建多个模型堆叠以达到预测目标，适用于图像、文本和多模态预测。

AutoWeka基于Weka机器学习软件，提供预测数据挖掘模型的快速开发。DataRobot简化预测分析，自动化模型开发和部署，减少成本、延迟和风险，适合数据科学家和分析师。Splunk平台实时处理信息，预测扩展所需资源，提供操作智能。

Amazon Lex是一个AI服务，用于创建语音或文本界面应用程序，使用类似Alexa的技术驱动。BigML简化企业使用机器学习模型，提供操作、协作和自动化功能。AutoML JADBio提供无编码机器学习解决方案，简化机器学习流程。Akkio是一个直观的视觉平台，无需经验即可学习和应用人工智能，改善市场营销、销售和财务运营。

MLJAR AutoML是一个先进的自动机器学习软件，适用于表格数据，提供全面的机器学习管道构建，包括特征工程、算法选择和调整，自动化文档编制和ML解释。Tazi.ai提供可理解的实时数据AutoML解决方案，支持监督、无监督和半监督学习模型。

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文章来源：天狐定制

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