本文介绍了自动化机器学习技术（AutoML）的研究现状，重点评估了多种 AutoML 工具在不同数据集、不同数据段上的表现和优缺点。

Aug, 2019

人工智能和机器学习的广泛应用导致公司难以招聘深入了解这些技术的员工，在此背景下，自动机器学习 (AutoML) 正以一种有希望的解决方案迅速崛起，旨在自动化构建端到端的人工智能 / 机器学习流水线，这通常会由专门的团队成员进行工程设计。本文通过对 12 个端到端自动机器学习工具在两个软件工程数据集上的基准测试和用户调查以及随后的访谈构成的混合方法研究，填补了这些信息缺口，并且发现 AutoML 解决方案可以在软件工程领域的分类任务中生成超过研究人员训练和优化的模型，并且当前可用的 AutoML 解决方案并不能完全支持 ML 开发工作流程的自动化和团队成员的需求。本研究结果为软件工程研究界提供了有关如何利用 AutoML 促进其活动以及工具构建者如何设计下一代 AutoML 技术的见解。

Jul, 2023

auto-sktime 是一个自动化的时间序列预测框架，利用自动机器学习技术来自动构建整个预测流程，针对时间序列数据提出了三项改进，实验结果显示了它的有效性和效率。

Dec, 2023

本文分析了自动机器学习在企业分析应用中的潜力，并将 H2O AutoML 框架与手工调整的 ML 模型在三个真实数据集上进行了基准测试，发现 H2O AutoML 框架快速、易用、可靠，表现接近手工调优的 ML 模型，是一个有价值的工具，能够支持快速原型设计，缩短开发和部署周期，并能够弥合 ML 专家供需之间的差距。

May, 2022

本文综述了现有的自动机器学习工具，包括开源和商业工具，并阐述了一个评估自动机器学习解决方案在实际应用中表现良好的框架，该框架考虑了各方利益和人机交互。此外，通过对学术和商业案例研究的广泛评估和比较，本综述也评估了 AutoML 在 2020 年代初的主流参与度，并确定了加速未来普及的障碍和机遇。

Nov, 2022

农产品价格预测对农民、决策者和其他利益相关者至关重要。本文回顾了机器学习算法在农产品价格预测方面的最新研究。我们讨论了农业在发展中国家的重要性以及作物价格下跌所带来的问题。我们识别了农产品价格预测的挑战，并强调机器学习算法如何支持更好的预测。接下来，我们对最近的研究进行了全面分析，讨论了各种机器学习技术的优点和缺点。我们得出的结论是，机器学习有潜力在农产品价格预测方面带来革命，但进一步的研究至关重要，以解决相关的限制和挑战。

Oct, 2023

本文研究机器学习中的自动化算法选择与超参数调整问题，以及 AutoML 流程的其他步骤，总结现有技术与工具，探讨未来研究方向和挑战。

Jun, 2019

评估和比较了六种流行的自动机器学习框架在 100 个数据集上的性能，并考虑了时间预算、搜索空间大小、元学习和集成构建等因素对比较的影响，结果揭示了多种有趣的见解。

Apr, 2022

本文介绍了 AutoRUL，这是一种自动化 RUL（Remaining Useful Life）预测的自动机器学习（AutoML）驱动的端到端方法，结合了标准回归方法的微调和高预测能力的集成，为领域专家提供了一种消除构建数据驱动模型中的机器学习专业知识，使 RUL 预测更易于实现的替代方案。

Jun, 2023

本文提出了一种元学习方法，利用先前的元数据自动搜索高性能的机器学习管道以完成模型选择和超参数优化，该方法结合自适应贝叶斯回归模型、神经网络基函数和贝叶斯优化的收获函数，能够在监督分类数据集上高效地搜索预定义的候选管道，实验结果表明，该方法在一系列测试数据集上能够快速确定高性能的机器学习管道，并胜过基线方法。

Apr, 2019