HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحليل سلسلة تحديات AutoML 2015–2018

الملخص

تشمل مسابقة ChaLearn AutoML (تم ترتيب المؤلفين حسب الحروف الأبجدية حسب الاسم العائلي، باستثناء المؤلف الأول الذي قام بأغلب الكتابة، والمؤلف الثاني الذي أنتج معظم التحليلات العددية والرسوم البيانية) ست جولات من مسابقة تعلم الآلة ذات صعوبة متزايدة، مع مراعاة موارد حسابية محدودة. تبعتها مسابقة واحدة في مجال AutoML (PAKDD 2018). يختلف سياق AutoML عن المسابقات السابقة المتعلقة باختيار النماذج/اختيار المعلمات الفائقة، مثل المسابقة التي نظمتها سابقًا في NIPS 2006: إذ يهدف المشاركون إلى تطوير أنظمة تلقائية بالكامل وفعّالة من حيث الحوسبة، قادرة على التدريب والاختبار دون تدخل بشري، مع تقديم الشفرة البرمجية. يحلل هذا الفصل نتائج هذه المسابقات ويوفر تفاصيل حول المجموعات البيانات، التي لم تُكشف للمشاركين. تم مقارنة حلول الفائزين بشكل منهجي على جميع مجموعات البيانات من جميع الجولات، ومقارنتها بالخوارزميات القياسية لتعلم الآلة المتوفرة في scikit-learn. تم إتاحة جميع المواد المطروحة في هذا الفصل (البيانات والشفرات البرمجية) للعامة عبر الرابط: http://automl.chalearn.org/.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp