一、Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML是Google推出的一款自動機器學(xué)習產(chǎn)品，它可以根據(jù)用戶提供的數(shù)據(jù)自動生成高質(zhì)量的模型。

二、Microsoft Azure AutoML

Microsoft Azure AutoML是Microsoft Azure平臺上的一個自動機器學(xué)習服務(wù)，支持多種機器學(xué)習任務(wù)，如分類、回歸、時間序列預(yù)測等。

三、H2O.ai’s Driverless AI

H2O.ai’s Driverless AI是一個企業(yè)級的自動機器學(xué)習平臺，支持數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練和優(yōu)化等全流程自動化。

四、DataRobot

DataRobot是一款商業(yè)化的自動機器學(xué)習平臺，提供了全自動的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練和優(yōu)化等功能。

五、Auto-WEKA

Auto-WEKA是基于WEKA的一款自動機器學(xué)習工具，通過貝葉斯優(yōu)化方法自動選擇優(yōu)異的機器學(xué)習算法和參數(shù)。

六、TPOT

TPOT是一個使用遺傳算法進行模型選擇和參數(shù)優(yōu)化的Python庫，它可以作為scikit-learn的一個擴展來使用。

延伸閱讀

AutoML的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展

盡管AutoML已經(jīng)在許多任務(wù)中表現(xiàn)出色，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、如何優(yōu)化復(fù)雜模型的超參數(shù)、如何在保持模型性能的同時保證模型的解釋性等。解決這些問題需要進一步的研究和開發(fā)。未來，隨著技術(shù)的發(fā)展，AutoML有望實現(xiàn)更全面的自動化，包括數(shù)據(jù)采集、模型部署、模型維護等環(huán)節(jié)。此外，AutoML也有可能在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，比如在醫(yī)療、金融、零售等領(lǐng)域，幫助企業(yè)更快更好地利用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化決策。