AutoML 能否超越人类？基于 AutoML Benchmark 在流行 OpenML 数据集上的评估
机器学习
2020-12-16 v2 机器学习
摘要
在过去几年中，自动化机器学习（AutoML）备受关注。尽管如此，问题随之而来：AutoML 能否超越人类数据科学家所取得的成果。本文在来自 OpenML 的 12 个不同流行数据集上比较了四种 AutoML 框架；其中六个为监督分类任务，另外六个为监督回归任务。此外，我们考虑了来自我们近期项目的一个真实数据集。结果表明，在 12 个 OpenML 任务中，自动化框架有 7 个的表现优于或与机器学习界相当。
引用
@article{arxiv.2009.01564,
title = {Can AutoML outperform humans? An evaluation on popular OpenML datasets using AutoML Benchmark},
author = {Marc Hanussek and Matthias Blohm and Maximilien Kintz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01564},
year = {2020}
}
备注
To be published in AIRC 2020 Conference Proceedings