ml專案
自動化機器學習工具**商auger.ai正在為多個基於雲的automl服務開發python api和工具，從而使資料科學家可以針對多個automl模型訓練資料集，以產生最佳的**模型。
稱為a2ml，對於automate automl，該開放源**專案由乙個api和命令列工具組成，這些工具目前處於測試階段。 該計畫要求為基於雲的automl服務提供通用的api。 開源api與「第二代」 automl api一起使用，包括auger.ai自己的api， google cloud automl和azure automl 。
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借助自動化機器學習或automl ，框架和服務消除了資料科學家手動開發機器學習和深度學習模型的需要，甚至減少或消除了建立模型所需的技能。
auger.ai表示，雲automl**商都擁有自己的api，用於管理資料集和建立**模型。 儘管雲automl api是相似的-涉及共同的階段，包括匯入資料，訓練模型和檢視效能，但它們並不相同。 a2ml提供python類來為各種雲automl提供程式實現此管道，並提供cli來呼叫管道的各個階段。
該公司表示，a2ml cli提供了一種方便的方式來啟動新的a2ml專案。 但是，在使用python api或cli進行管道步驟之前， 必須先配置專案，這需要在yaml檔案中儲存常規選項和特定於**商的選項。 建立新的a2ml應用程式後，所有提供程式的應用程式配置都儲存在乙個yaml檔案中。
翻譯自:ml專案
A2ML專案使AutoML自動化
自動化機器學習工具 商auger.ai正在為多個基於雲的automl服務開發python api和工具，從而允許資料科學家針對多個automl模型訓練資料集，以產生最佳可能的 模型。稱為a2ml，對於automate automl，該開放源 專案由乙個api和命令列工具組成，這些工具目前處於測試階段...
ML小結2 資訊理論
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