AI 如何自动化端到端数据科学？
人工智能
2019-11-01 v1 机器学习
摘要
数据科学是劳动密集型的，人类专家稀缺但深度参与其各个方面。这使得数据科学耗时且局限于专家，由此产生的质量严重依赖于他们的经验与技能。为使数据科学更易获取且可扩展，我们需要其民主化。自动化数据科学（AutoDS）旨在实现该目标，并正成为一个重要的研究与商业课题。我们引入并定义了 AutoDS 挑战，随后提出一个通用 AutoDS 框架，其涵盖现有方法并为新方法的开发提供指导。我们从问题设定与所用技术的多个方面对现有文献进行分类与综述。然后我们从若干视角探讨 AI 如何能够成功实现端到端 AutoDS 的自动化。我们希望本综述可作为 AutoDS 领域的深刻指南并为未来研究提供启发。
引用
@article{arxiv.1910.14436,
title = {How can AI Automate End-to-End Data Science?},
author = {Charu Aggarwal and Djallel Bouneffouf and Horst Samulowitz and Beat Buesser and Thanh Hoang and Udayan Khurana and Sijia Liu and Tejaswini Pedapati and Parikshit Ram and Ambrish Rawat and Martin Wistuba and Alexander Gray},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.14436},
year = {2019}
}