未来的趋势可能包括更多的研究关注如何利用LLM改善AutoML系统的用户体验、提高自动配置的准确性和效率，以及探索如何将LLM作为元学习组件来优化AutoML系统的性能。AutoML对LLMs的挑战：文章详细介绍了AutoML对LLMs的挑战，包括预训练成本高、复杂的任务、神经架构搜索的困难、不同阶段的度量标准优化以及不同学习范式的结合。自动化训练和推理：AutoML可以帮助优化LLM的训练和推理

导读机器学习在当下早已成为一项热门的技术，在众多机器学习算法中，除去深度学习和强化学习等最新发展方向，若是谈及经典机器学习算法，那么集成学习算法无论是在效果上还是热度上都是当之无愧的焦点。...

导读时序预测是一类经典的问题，在学术界和工业界都有着广泛的研究和应用。甚至说，世间万物加上时间维度后都可抽象为时间序列问题，例如股票价格、天气变化等等。关于时序预测问题的相关理论也极为广泛...

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导读继续PyTorch学习系列。前篇介绍了PyTorch中最为基础也最为核心的数据结构——Tensor，有了这些基本概念即可开始深度学习实践了。本篇围绕这一话题，本着提纲挈领删繁就简的原则...

导读学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一...

导读机器学习中的一个经典理论是：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。也正因如此，特征工程在机器学习流程中占有着重要地位。广义的特征工程一般可分为三个环节：特征提取...

导读近期在学习研究一些关于自动化机器学习方面的论文，本文作为该系列的第一篇文章，就AutoML的一些基本概念和现状进行简单分享，权当抱砖引玉。图片源自《Taking Human out o...

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