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Auto-Keras与AutoML:入门指南

在本教程中,你将学习如何使用Auto-Keras(Google的AutoML的开源替代品)来实现自动化机器学习和深度学习。 目前来说,深度学习从业者在数据集上训练神经网络时,主要正在尝试优化和平衡两个目标: 1.定义适合数据集性质的神经网络体系结构; 2.在许多实验中调整一组超参数,这将导致模型具有高精度并能够推广到训练和测试集之外的数据。需要调整的典型超参数包括优化算法(SGD,Adam等),学习速率和学习速率调度以及正则化等。 根据数据集和具体问题,深度学习专家可以进行数十到数百次实验,以找到神经网络架构和超参数之间的平衡,这些实验通常需要计算数百到数千小时。 刚刚提到的这种模式仅适用于专家,那非深度学习专家呢? 这就需要Auto-Keras和AutoML: Auto-Keras和AutoML的最终目标是通过使用自动神经架构搜索(NAS)算

一位技术校招生在支付宝的成长笔记

哪有那么多的“逆袭”,唯有努力与坚持,机会就会在前方。 鲁直,1989年生,本科毕业于浙江工业大学,之后被校招进阿里巴巴。虽然,今年刚刚30岁,但他已是蚂蚁金服SOFA中间件开源负责人。 看到这个开头,是不是觉得我们要向大家讲述一个普通程序员励志“逆袭”的故事?不,并不是这样。 前4年,他的人生剧本和别人并没有什么不同 但机会总是留给有准备的人 “当时就是不想考研究生,而刚好阿里给的offer又能让我在杭州‘活’下去。”鲁直推了推眼镜,淡淡地说。 2009年,鲁直报名参加了阿里和浙江工业大学校企合作的实习项目,经过1年的实习期,他在毕业季里成功拿下了B2B团队的offer。 最初的时候,鲁直对于业务架构根本谈不上了解,只是每天重复着很普通,甚至是略微枯燥的代码工作。在当时,鲁直的工作就是做产品的研发以及业务系统的开发。每天想着的是建模和现在的

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