3 个问题：MIT专家论述关于阻碍AutoML发展的障碍

本文麻省理工学院计算机科学家 Kalyan Veeramachaneni 分享了他对自动化机器学习 （AutoML）现状、创建全自动机器学习系统的挑战以及未来道路的看法。

Kalyan Veeramachaneni 是麻省理工学院信息与决策系统实验室的首席研究科学家，自 2010 年以来一直在研究 AutoML，他在 ACM Computing Surveys 杂志上合著了一篇论文，详细介绍了一个七层示意图，用于根据 AutoML 工具的自主级别来评估它们。

论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3470918

零级系统没有自动化，需要数据科学家从头开始并手工构建模型，而六级工具是完全自动化的，非专家也可以轻松有效地使用。大多数商业系统都处于中间位置。

Veeramachaneni 谈到了 AutoML 的当前状态、阻碍真正自动机器学习系统的障碍以及 AutoML 研究人员的未来之路。

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