論文の概要: Automated Machine Learning -- a brief review at the end of the early years

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08516v3
• Date: Mon, 24 Aug 2020 14:45:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 08:49:58.721559
• Title: Automated Machine Learning -- a brief review at the end of the early years
• Title（参考訳）: 機械学習の自動化 - 初学期の短いレビュー
• Authors: Hugo Jair Escalante
• Abstract要約: Automated Machine Learning (AutoML)は、機械学習システムの設計のすべての段階を自動化、拡張することを目的とした機械学習のサブフィールドである。 教師あり学習の文脈では、AutoMLは特徴抽出、事前処理、モデル設計、ポスト処理に関係している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.211962590104111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated machine learning (AutoML) is the sub-field of machine learning that aims at automating, to some extend, all stages of the design of a machine learning system. In the context of supervised learning, AutoML is concerned with feature extraction, pre processing, model design and post processing. Major contributions and achievements in AutoML have been taking place during the recent decade. We are therefore in perfect timing to look back and realize what we have learned. This chapter aims to summarize the main findings in the early years of AutoML. More specifically, in this chapter an introduction to AutoML for supervised learning is provided and an historical review of progress in this field is presented. Likewise, the main paradigms of AutoML are described and research opportunities are outlined.
• Abstract（参考訳）: Automated Machine Learning (AutoML)は、機械学習システムの設計のすべての段階を自動化、拡張することを目的とした機械学習のサブフィールドである。 教師あり学習の文脈では、AutoMLは特徴抽出、事前処理、モデル設計、ポスト処理に関係している。 AutoMLの主なコントリビューションと成果は、ここ10年間にわたって行われてきた。 それゆえ、私たちが学んだことを振り返って理解する絶好のタイミングです。 この章はAutoMLの初期の主な発見を要約することを目的としている。 より具体的には、この章では教師あり学習のためのAutoMLを紹介し、この分野の歴史的進歩について概観する。 同様に、AutoMLの主なパラダイムを説明し、研究の機会を概説する。

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