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人性化自动机器学习范式的行动呼吁
自动化机器学习（AutoML）的全面潜力在于解决目前未充分探索的用户与 AutoML 系统的交互方面，包括其不同角色、期望和专业知识，促进未来 AutoML 研究中更加以人为中心的方法，推动紧密整合人类专业知识和自动化机器学习方法的 ML
PDFa month ago
基于人工智能的客服票分类：现状和 AutoML 实施
自动化技术在支持票据分类中的应用性测试研究表明，自动化机器学习（AutoML）可用于训练具有良好分类性能的机器学习模型（ML 模型），并填补了在不借助专业人员利用 AutoML 开发 AI 解决方案方面的研究空白，进而使该技术更容易为没有专
PDFa month ago
大型语言模型与自动化机器学习的协同效应
使用大型语言模型 (LLMs) 驱动的代码生成在最近变得越来越流行。然而，自动生成机器学习 (ML) 任务的代码仍然面临着重大挑战。本文通过结合 LLMs 和自动化机器学习 (autoML) 来探索 ML 程序合成的极限，旨在完全自动化从数
PDF2 months ago
基于神经嵌入和 BERTroid 的安卓恶意软件检测
BERTroid 是基于 BERT 架构构建的创新恶意软件检测模型，作为主动式防御机制，其表现优于现有的解决方案，通过在多个数据集上评估，证明了在安卓系统上应对恶意软件的潜力。
PDF2 months ago
实时语义分割多目标优化基准测试套件
自动机器学习中的硬件感知神经架构搜索（HW-NAS）任务可视为黑盒多目标优化问题，其中一个重要应用是实时语义分割，通过一项新的基准测试套件 CitySeg/MOP 将 HW-NAS 任务转化为标准多目标优化问题，并在多种多目标进化算法上全面
PDF2 months ago
将超参数搜索集成到 GramML 中
提出了 GramML 的扩展方法，支持更大的搜索空间，包括超参数搜索，通过 OpenML 基准测试发现与其他最新技术相比有显著的改进。
PDF3 months ago
机器学习集成的解码：cattleia 辅助决策
我们提出了 cattleia—— 一个用于解读回归、多分类和二分类任务的集成模型的应用，通过评估度量、多样性和补充性度量以及可解释性人工智能技术，我们可以调整集成模型的权重和组件模型以满足特定需求，并通过交互式可视化来提供这些方面，从而支持
PDF3 months ago
深度学习和大数据应用的自动数据处理和特征工程：一项调研
现代人工智能（AI）的方法旨在设计可以直接从数据中学习的算法，本文综述了深度学习流程中自动化数据处理任务的方法，包括数据预处理、数据增强和特征工程，并讨论了自动机器学习方法和工具在整个机器学习流程中的优化应用。
PDF4 months ago
多标签分类的自动化机器学习
自动化机器学习在多标签分类等任务中，选择和配置机器学习算法并将其组合成适合给定数据集的机器学习流程图。通过设计一种扩展的自动化机器学习方法，该方法优化了机器学习算法的流程图，并在多标签分类中配置复杂的层次结构，进一步研究了单标签和多标签分类
PDF4 months ago
AutoMMLab：自然语言指令生成计算机视觉任务的可部署模型
AutoMMLab 是一个通用的、基于 LLM（语言模型）驱动的 AutoML 系统，通过用户友好的语言界面，自动化计算机视觉任务的整个模型生产流程，并利用 LLM 作为桥梁连接 AutoML 和 OpenMMLab 社区，使非专家个体能够
PDF4 months ago
自动机器学习在推荐系统中的潜力
在本研究中，我们比较了来自 15 个库的 60 个 AutoML、AutoRecSys、ML 和 RecSys 算法的预测性能，发现 AutoML 和 AutoRecSys 库在模拟无经验用户的情况下表现最佳，但 RecSys 算法在平均表
PDF5 months ago
基于语法的演化方法实现领域操作符和集成多样性的自动化工作流组合
自动机器学习，自动工作流组合，EvoFlow，基因操作符，集成
PDF5 months ago
大型语言模型代理的超参数优化
利用大型语言模型（LLMs）进行自动超参数优化的 AgentHPO 具有较高效率、简化设置过程、增强可解释性和用户信任度，并在性能上超越了人类试验，同时提供可解释的结果。
PDF5 months ago
自动机器学习用于正例 - 未标记学习
为了解决 Positive-Unlabelled 学习任务的挑战，本研究提出了三种自动化机器学习（Auto-ML）系统：GA-Auto-PU、BO-Auto-PU 和 EBO-Auto-PU，并通过对 60 个数据集的广泛评估，将这三种系统
PDF6 months ago
DREAM: 自动机器学习流程的调试和修复
深度学习模型已成为现代软件系统中的一个整合组件。研究人员提出了自动化机器学习（AutoML）系统以应对模型设计的挑战，并发现现有的 AutoML 系统存在两个常见和严重的 bug：性能 bug 和无效的搜索 bug。为了解决这些问题，他们设
PDF6 months ago
演化自动机器学习与复合管道的结构敏感性分析的集成
自动化机器学习系统提出了一种针对给定机器学习问题的端到端解决方案，创建了固定或灵活的流程。 EVOSA 方法通过引入敏感性分析来解决灵活流程的负面因素，并提高了灵活解决方案的鲁棒性和可解释性。
PDF6 months ago
AutoXPCR: 自动化多目标模型选择的时间序列预测
自动化机器学习（AutoML）简化 ML 模型的创建，提出 AutoXPCR 作为一种自动且可解释的多目标模型选择方法，基于 PCR 标准（预测误差、复杂性和资源需求）利用元学习评估模型性能，应用于时间序列预测领域，优于其他模型选择方法，并
PDF6 months ago
谨慎民主化：针对用户界面的开源自动机器学习工具中的公平特性需求
人工智能在企业和组织中的作用越来越大，对人类用户的结果和利益产生了影响。自动化机器学习（AutoML）通过自动化重复性任务和基于数据的决策，简化了机器学习模型开发过程，使非专家也能够高效地构建高质量模型。然而，AutoML 工具在处理数据、
PDF7 months ago
auto-sktime：自动化时序预测
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。
PDF7 months ago
JarviX：一款用于表格数据分析和优化的无代码平台
JarviX 是一个复杂的数据分析框架，采用大型语言模型（LLMs）来实现对表格数据集的自动化导引和高精度数据分析，强调不同列类型的重要性，并利用先进的 LLMs 生成简洁的数据洞察摘要，提出相关分析问题，有效地可视化数据，并为广泛的数据分
PDF7 months ago