13、自动化机器学习（AutoML）与模型可解释性全解析

自动化机器学习（AutoML）与模型可解释性全解析

1. AutoML 概述

在机器学习领域，AutoML 正逐渐成为推动模型开发和部署的关键力量。它不仅简化了模型训练过程，还能让团队更高效地将模型投入生产，专注于解决复杂问题。实际上，建模自动化只是机器学习系统中需要自动化的一小部分，从数据摄取、特征存储到模型训练、部署以及生产环境中的评估，每个环节都有自动化的潜力。

2. 不同平台的 AutoML 解决方案

2.1 Google 的 AutoML 与边缘计算机视觉

Google 提供了一套完整的 AutoML 解决方案，尤其在计算机视觉领域表现出色。其优势在于能够以最少的代码实现从训练数据上传到模型训练，最终部署到边缘设备的全流程。

在 GCP 平台上，计算机视觉有几种关键方法，按难度排序如下：
- 编写训练模型的机器学习代码
- 使用 Google AutoML 视觉
- 从 TensorFlow Hub 或其他位置下载预训练模型
- 使用视觉 AI API

以下是使用 Google AutoML 视觉将计算机视觉模型部署到 iOS 设备的详细工作流程：
1. 启动 Google 云控制台并打开云 shell。
2. 启用 Google AutoML 视觉 API，并为项目授予权限，设置 PROJECT_ID 和 USERNAME ：

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