书籍推荐 | 深入理解AutoML和AutoDL

《深入理解AutoML和AutoDL》是一本解释自动化机器学习（AutoML）和自动化深度学习（AutoDL）的书籍，旨在帮助读者深入了解这一领域。本书的核心内容包括三大部分：

• AutoML是AI技术中的自动化系统，集成了机器学习的多个步骤，如数据预处理、特征选择、算法选择等，并与深度学习的模型设计和训练结合，实现从输入数据到预测结果的自动化流程。使用者可以利用这些平台，带入自己的数据集和标签，获得经过训练和优化的模型进行预测。市场上已有多个AutoML平台产品。
• AutoML覆盖的关键领域包括自动化特征工程、自动化模型选择和自动化超参优化。特征工程的自动化能大幅减少机器学习中耗时的工作，模型选择的自动化则是根据数据特征和规则选择适合的模型，而超参优化则涉及到模型的各种参数调整，实现更深层次的自动优化。
• AutoDL的目标是通过元学习，让机器自动学习如何调整参数，提升算法性能。AutoDL的应用领域包括自动化计算机视觉（AutoCV）、自动化语音处理（AutoVoice）和自动化自然语言处理（AutoNLP）。

此外，作者还分享了自己的心得，特别是在自动化特征处理方面，书中介绍了“featuretools”包，它可以简化预处理的代码，使得预处理变得简单高效。最终，作者指出这本书不仅讲述了AI的自动化，还强调了人们如何更好地利用AI技术，为科研和日常生活提供服务。