Maria Victória Rodrigues Dos Santos, Gabriel Mac'Hamilton Renaux Alves, A. Maciel
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摘要

本研究提出比较三个最著名的开源AutoML(自动机器学习)系统,Auto-WEKA, Auto-Sklearn和TPOT,在AutoML流的每个部分的操作,以及在该流的每个部分支持的算法。自动机器学习是一种工具,它可以用最少的人力来自动化机器学习的结果。这项工作表明,对于某些类型的数据和预测目标,用户,无论是学生还是数据科学领域的专业人士,都应该注意每一个工具,因为它意味着获得的结果和预测可能会变得更精细或不。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Benchmarking de Sistemas AutoML Open-source
Este estudo propõe comparar três sistemas AutoML (Aprendizado de Máquina Automatizado) de código aberto mais conhecidos, o Auto-WEKA, Auto-Sklearn e TPOT, em termos de funcionamento em cada parte do fluxo de um AutoML, e algoritmos suportados em cada parte desse fluxo. O Aprendizado de Máquina Automatizado é uma ferramenta que automatiza o resultado do aprendizado de máquina com o mínimo de esforço humano possível. Este trabalho mostra que, para determinados tipos de dados e objetivos de previsão, o usuário, seja estudante ou profissional da área de ciência de dados, deve se atentar a cada ferramenta, pois implica nos resultados obtidos e as predições podem ficar mais refinadas ou não.
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