論文の概要: Mastering AI: Big Data, Deep Learning, and the Evolution of Large Language Models -- AutoML from Basics to State-of-the-Art Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09596v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 17:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:35:29.819009
• Title: Mastering AI: Big Data, Deep Learning, and the Evolution of Large Language Models -- AutoML from Basics to State-of-the-Art Techniques
• Title（参考訳）: マスタリングAI - ビッグデータ、ディープラーニング、大規模言語モデルの進化 - 基本から最先端技術への自動ML
• Authors: Pohsun Feng, Ziqian Bi, Yizhu Wen, Benji Peng, Junyu Liu, Caitlyn Heqi Yin, Tianyang Wang, Keyu Chen, Sen Zhang, Ming Li, Jiawei Xu, Ming Liu, Xuanhe Pan, Jinlang Wang, Qian Niu,
• Abstract要約: 論文は、初心者と経験豊富な実践者の両方を支援するために構築されており、人気のあるAutoMLツールに関する詳細な議論がある。 また、ニューラルネットワーク検索(NAS)やディープラーニングにおけるAutoMLのアプリケーションといった、新たなトピックにも対処している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.62426370778165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This manuscript presents a comprehensive guide to Automated Machine Learning (AutoML), covering fundamental principles, practical implementations, and future trends. The paper is structured to assist both beginners and experienced practitioners, with detailed discussions on popular AutoML tools such as TPOT, AutoGluon, and Auto-Keras. It also addresses emerging topics like Neural Architecture Search (NAS) and AutoML's applications in deep learning. We believe this work will contribute to ongoing research and development in the field of AI and machine learning.
• Abstract（参考訳）: この原稿は、基本原則、実践的実装、将来のトレンドを網羅した、Automated Machine Learning(AutoML)の包括的なガイドを提供する。 この論文は、初心者と経験豊富な実践者の両方を支援するために構築されており、TPOT、AutoGluon、Auto-Kerasといった一般的なAutoMLツールについて詳細な議論がなされている。 また、ニューラルネットワーク検索(NAS)やディープラーニングにおけるAutoMLのアプリケーションといった、新たなトピックにも対処している。 この研究は、AIと機械学習の分野での継続的な研究と開発に寄与すると考えています。

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