5、自动化机器学习：从低代码框架到广告销售预测

最新推荐文章于 2025-10-21 08:37:18 发布
最新推荐文章于 2025-10-21 08:37:18 发布
阅读量22 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 低代码AI入门指南 文章标签： AutoML 低代码机器学习 SQL-ML
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tcp8optimizer/article/details/152240494

自动化机器学习：从低代码框架到广告销售预测

1. 低代码机器学习框架

低代码自动化机器学习（AutoML）需要安装和配置库，同时需要具备一定的 Python 或结构化查询语言（SQL）知识。低代码在这里被定义为以下两种情况：
- 在现有机器学习框架之上提供“抽象层”的机器学习框架。
- 允许使用 SQL 运行机器学习模型的数据库，或允许运行包含机器学习代码的 Python 代码的数据库。

1.1 低代码机器学习框架示例

云服务提供商（SQL） 开源框架
Google - BigQuery AutoKeras
Amazon - Aurora, Redshift Auto - sklearn
Microsoft - Azure SQL Server Auto - PyTorch

1.2 SQL 机器学习框架

数据分析师和数据科学家通常使用 SQL 进行数据分析。他们可以利用现有的 SQL 技能和专业知识，将其应用于机器学习，而无需任何机器学习编程背景。如果他们懂 SQL，但不会用 Python、Java 或 R 编码，就可以在 SQL - ML 框架内开展机器学习项目，这就是 SQL -

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
机器学习2：问题构建及框架化
Jin_Kwok的博客
06-20 1476
机器学习作为一种解决方案，并不是“万金油”，它只适用于一些特定的场景即通过分析问题以隔离需要解决的各个元素的过程。问题构建有助于确定项目的技术可行性，并提供一组明确的目标和成功标准。在考虑机器学习解决方案时，有效的问题构建可以确定你的产品最终是否成功。
机器学习中的模型部署：从训练到生产
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-19 1897
在机器学习项目中，模型训练只是第一步，将训练好的模型部署到生产环境中，为用户提供服务才是最终目标。模型部署涉及到多个环节，包括模型保存、加载、服务化和监控。本文将从模型部署的基本概念出发，介绍常用的部署方法，并通过一个完整的代码示例带你入门，同时探讨其应用场景和注意事项。模型部署是将训练好的机器学习模型应用到实际生产环境中，为用户提供服务的过程。模型部署的目标是确保模型在生产环境中的稳定性和高效性，同时提供良好的用户体验。
从 Excel 趋势线到机器学习：拆解 AI 背后的核心框架​
easy2020的博客
09-06 1812
初识机器学习
AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-21 14万+
本文围绕 Prompt 与传统机器学习特征工程展开分析，二者本质均为构建 “人类需求” 与 “模型能力” 的输入桥梁，目标一致（降低模型理解成本）、依赖领域知识、需迭代优化。但核心差异显著：特征工程作用于模型训练前，需结构化数据，高度依赖人工且适配特定模型，适用于需求稳定、高并发的线上业务；Prompt 作用于推理时，输入灵活，可部分自动化且跨模型通用，更适合需求多变、非结构化数据处理场景。文章还指出二者可协同应用，如 Prompt 辅助特征设计、特征工程提升 Prompt 精准度……
【机器学习】全景指南：从基础概念到实战流程的全面解析
2301_76677973的博客
08-18 1967
机器学习（Machine Learning, ML）是一门研究计算机如何从数据中自动学习的科学。通过大量的数据训练，机器学习模型能够发现数据中的模式和规律，从而进行预测或决策。简单来说，机器学习是计算机利用算法从数据中学习的一种方式，它使得计算机能够在没有显式编程的情况下进行任务处理。传统的编程方式通常需要开发者写出明确的规则来解决问题，而机器学习的核心在于自动从数据中提取这些规则。
可视化机器学习平台与开源组件实现低代码化最佳实践案例
shiter编写程序的艺术
04-03 2162
文章大纲B/S 架构百度 BML阿里 PAI-StudioorangeC/S 架构星环 sophonKNIMEStreamAnalytix Visual Spark Studio参考文献 B/S 架构 百度 BML 百度BML 可视化建模：文档链接 https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/rkhemrq7i 旧版存在，新版升级后变化为自定义建模。 目前旧版无法申请成功了。目前已经发送工单联系客服看看什么情况。 申请成功后效果如下，和阿里不同的是没有提供行业模板 提供的算子
DL/ML/RL/TL/FL机器学习框架总结
Admans的专栏
05-28 2871
基础软件非常重要；掌握PyTorch是基础；大厂都是搞平台搞生态的。
【机器学习】第27天：玩转时间序列预测，从 ARIMA 到 Prophet 实战指南
吴师兄大模型的博客
04-10 6314
今天，我们将深入探讨一个在现实世界中应用极其广泛的领域——时间序列分析与预测。从天气预报、股票价格波动、产品销售额预测，到网站流量监控、服务器性能指标分析，时间序列数据无处不在。理解并掌握处理这类具有时间依赖性数据的方法，对于数据科学家和分析师来说至关重要。本篇文章将带您系统地了解时间序列的核心特性，掌握经典的预测模型如 ARIMA，并实战应用 Facebook 开源的强大预测库 Prophet。我们还会简要介绍深度学习在时间序列预测中的应用。
低代码牵手 AI 接口：开启智能化开发新征程
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
11-12 1855
即使没有深厚的编程背景的人，也可以通过低代码平台的可视化界面和简单的操作，利用 AI 接口提供的智能功能，开发出满足自己需求的应用程序。例如，在教育领域，开发人员可以利用低代码平台集成的 AI 接口，开发出个性化的学习助手，根据学生的学习情况和特点，为学生提供定制化的学习建议和资源。还有可能出现 “识别失败，请检查配置重新尝试” 的情况，原因可能是 ApiKey、SecretKey 配置错误，上传的文件类型和识别的文件类型不一致，或者识别结果返回的单元格不是可以输入的单元格，一般设置为文本框即可。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
热门推荐
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
基于深度学习的自动化内容生成：从基础到实践的Python实现
斌擎科技
02-03 918
新闻生成：根据给定的主题或数据自动生成新闻报道。对话生成：用于聊天机器人或虚拟助手生成自然流畅的对话。创意写作：生成小说、诗歌等创意文本。广告文案生成：自动生成广告或营销文案。代码生成：根据需求生成代码片段。语言模型（Language Model，LM）是自然语言处理中的核心模型之一，它用于计算一个序列的概率。给定一个单词序列，语言模型通过学习训练数据中的统计规律，能够预测下一个单词出现的概率。近年来，基于神经网络的语言模型表现出色，尤其是通过训练大规模数据集，模型可以捕捉到更深层次的语言规律。
Hive机器学习：用数据预测未来
AI天才研究院
05-22 578
1. 背景介绍 1.1 大数据时代的预测需求 在当今大数据时代，各行各业都积累了海量的数据，如何从这些数据中挖掘有价值的信息并预测未来趋势成为了至关重要的课题。机器学习作为一种强大的数据分析工具，能够帮助我们从海量数据中提取模式，建立预测模型，并应用于各种实际场景。
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了如何适配新版小爱课程表与正方教务系统课表，包括安装开发者工具、分析文档、编写代码（provider.js、parser.js、timer.js）以及处理特殊课程情况（如专修课、个人课表、多周循环课程）。文章提供了完整的代码示例和解析方法，帮助开发者快速实现课表适配。通过本文的指导，读者可以轻松完成小爱课程表与教务系统的对接，提升课表管理的便捷性。
51单片机c源码-非门数字芯片测试
11-25
51单片机c源码-非门数字芯片测试
Python创建3D水循环模型[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用Python的科学计算库NumPy和可视化库Matplotlib来创建一个3D水循环模型。通过示例代码展示了如何生成数据并利用Matplotlib的3D绘图功能进行可视化。代码中使用了numpy生成线性空间数据，并通过数学函数计算x、y、z坐标，最终使用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D模块进行3D绘图。这为想要学习Python科学计算和3D可视化的读者提供了一个实用的入门示例。
51单片机c源码-实用密码锁
11-25
51单片机c源码-实用密码锁
机器学习项目：网络安全与AI恶意代码分析
从给定文件信息中我们可以得知，这份材料涉及网络安全、人工智能（AI）、恶意代码分析以及机器学习，而且是以教学笔记的形式呈现的。以下是对这些知识点的详细解读。 网络安全（Cybersecurity）是保护计算机网络不...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值