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• 1、automl平台

automl平台

1、Azure Machine Learning微软Azure的AutoML平台支持模型结构和超参数搜索，结合丰富的开发工具，为开发者提供便利。Azure Machine Learning支持众多深度学习框架，适合专业人士的高效使用。

2、NAS的评价策略则涵盖了子抽样评估、早期停止策略、参数重用和代理评估，确保模型性能的稳定提升。市场上的主流AutoML平台如Google Cloud AutoML（支持图像分类、文本分类，且支持迁移学习），Azure Machine Learning，以及百度EasyDL，都是用户实践AutoML的热门选择。

3、AutoML是自动化技术和机器学习的完美融合，它的目标在于通过自动化配置学习模型，大幅减少人工干预。它旨在缩短AI项目的生命周期，降低实施成本，并能快速适应业务环境的不断变化。实战案例 举个例子，Google Cloud AutoML和华为Model Arts等平台生动展示了AutoML在实际中的力量。

4、作为一款易用且功能强大的工具，NNI以pip包的简洁安装方式，通过命令行或直观的Web界面，为特征工程、神经架构搜索提供了无缝整合。其核心优势在于其可扩展性、灵活性和高效性，无论是在本地环境还是分布式计算资源中，都能轻松运作，并支持自定义算法和跨平台集成。