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🔥數位轉型正在從1.0邁向2.0，台灣準備好了嗎？🔥
這次轉型升級的主要差異是「以資料為中心的轉型」，全球各大企業都在朝這個目標前進。Fusion AI, AutoML, Multicloud, Hybrid cloud....眾多新技術正夯，都可以為產業帶來什麼影響？😎
國家高速網路與計算中心史曉斌主任，以前瞻的視野，介紹當前台灣企業不可錯過的趨勢。🧐
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什么是AutoML · AutoML （Automated machine learning）是将机器学习应用于现实问题的end-to-end流程自动化的过程。 · AutoML的end-to-end流程提供了生成更 ... ... <看更多>
免費開源的Auto-ML：Auto-Keras 】 自動化機器學習(Auto-ML) 能自動校調超參數、自動建模，相較於需付費的Google AutoML，Auto-Keras 則是基於Keras ... ... <看更多>
automl是什麼 在 [討論] AutoML都出來了，以後還需要ML專家嗎？ - 看板Tech_Job 的推薦與評價
ML的架構傳統上還是需要有經驗的人來設計，現在連人都不需要了，直接連架構都可以tr
ain出來，那還要ML專家幹嘛？會不會以後大家都負責準備data就好了？
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抱歉簡體字，我找不到繁體字的資料
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42924585
在开发神经网络的过程中，架构工程事关重大，架构先天不足，再怎么训练也难以得到优
秀的结果。
设计神经网络架构，能称得上机器学习过程中门槛最高的一项任务了。想要设计出好架构
，需要专业的知识技能，还要大量试错。
深度学习新方法AutoML
很多人将AutoML称为深度学习的新方式，认为它改变了整个系统。有了AutoML，我们就不
再需要设计复杂的深度学习网络，只需运行一个预先设置好的NAS算法。
最近，Google提供的Cloud AutoML将这种理念发挥到了极致。只要你上传自己的数据，Go
ogle的NAS算法就会为你找到一个架构，用起来又快又简单。
AutoML的理念就是把深度学习里那些复杂的部分都拿出去，你只需要提供数据，随后就让
AutoML在神经网络设计上尽情发挥吧。这样，深度学习就变得像插件一样方便，只要有数
据，就能自动创建出由复杂神经网络驱动的决策功能。
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