自动化机器学习（AutoML）方法：从超参数优化到神经架构搜索

目录

1. AutoML的范围与背景
2. AutoML的主要环节
3. 超参数优化（HPO）的方法与比较
4. 神经架构搜索（NAS）与深度学习AutoML
5. 代表性AutoML平台与工具
6. AutoML的挑战与应对策略
7. AutoML的行业案例与实践
8. 总结与展望

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随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的广泛应用，“自动化机器学习”（AutoML）正迅速成为AI领域的重要发展方向。其核心目标在于降低模型开发门槛，使非专业人士也能够借助自动化技术，高效完成从数据预处理到模型部署的全过程。本文将从理论和应用两方面，阐述AutoML的主要概念、关键技术以及代表性平台与工具，并结合行业实践探讨AutoML在计算资源需求、模型泛化能力以及可解释性等方面的挑战与未来发展趋势。

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一、AutoML的范围与背景

1. AutoML的概念

AutoML（Automated Machine Learning）试图通过自动化的方式覆盖机器学习开发的多个阶段，包括但不限于：

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