1. AutoML：谷歌推出的主动机器学习东西，旨在协助用户轻松构建和布置机器学习模型。

2. H2O AutoML：H2O.ai推出的主动机器学习渠道，支撑多种机器学习算法，并供给强壮的可视化界面。

3. TPOT：一个依据Python的开源主动机器学习库，可以主动查找最佳的机器学习管道和超参数。

4. AutoKeras：一个依据Keras的主动机器学习库，可以主动查找最佳的神经网络结构和超参数。

5. Google Cloud AutoML：谷歌云渠道供给的主动机器学习服务，支撑图画、文本和视频等数据类型的模型开发。

6. Microsoft Azure AutoML：微软Azure云渠道供给的主动机器学习服务，支撑多种机器学习算法和数据类型。

7. DataRobot：一个商业化的主动机器学习渠道，供给强壮的模型开发、布置和办理功用。

8. Ludwig：由Uber开发的开源主动机器学习库，支撑多种机器学习使命和数据类型。

9. Google AutoML Vision：谷歌推出的主动图画识别东西，可以主动练习和布置图画识别模型。

10. Google AutoML Natural Language：谷歌推出的主动自然语言处理东西，可以主动练习和布置文本分类、情感剖析等模型。

这些主动机器学习软件各有特色，用户可以依据自己的需求挑选适宜的东西。

主动机器学习软件：加快智能决议计划的未来

跟着大数据和人工智能技能的飞速开展，主动机器学习（AutoML）逐步成为推进企业智能化转型的要害力气。本文将深入探讨主动机器学习软件的原理、运用场景以及未来开展趋势。

一、主动机器学习软件的原理

主动机器学习软件经过主动化机器学习流程，下降数据科学家和开发者的作业难度，进步模型开发功率。其中心原理包含以下几个方面：

数据预处理：主动机器学习软件可以主动识别数据中的异常值、缺失值等问题，并进行相应的处理。

特征工程：主动机器学习软件可以主动挑选和构建特征，进步模型的猜测才能。

模型挑选：主动机器学习软件可以依据数据特色和事务需求，主动挑选适宜的模型。

模型练习与调优：主动机器学习软件可以主动调整模型参数，进步模型的功能。

二、主动机器学习软件的运用场景

主动机器学习软件在各个范畴都有广泛的运用，以下罗列几个典型场景：

金融职业：主动机器学习软件可以协助金融机构进行危险评价、诈骗检测、信誉评分等。

医疗健康：主动机器学习软件可以用于疾病猜测、药物研制、医疗印象剖析等。

零售职业：主动机器学习软件可以用于客户细分、需求猜测、库存办理等。

制造业：主动机器学习软件可以用于设备毛病猜测、出产优化、供应链办理等。

三、主动机器学习软件的优势

与传统机器学习比较，主动机器学习软件具有以下优势：

下降门槛：主动机器学习软件下降了机器学习技能的运用门槛，使得更多非专业人士可以参加到机器学习项目中。

进步功率：主动机器学习软件主动化了机器学习流程，大大进步了模型开发功率。

下降本钱：主动机器学习软件减少了数据科学家和开发者的作业量，下降了人力本钱。

进步模型质量：主动机器学习软件经过主动化流程，进步了模型的猜测准确性和稳定性。

四、主动机器学习软件的未来开展趋势

跟着技能的不断进步，主动机器学习软件将出现以下开展趋势：

算法优化：主动机器学习软件将不断优化算法，进步模型的猜测才能和泛化才能。

跨范畴运用：主动机器学习软件将拓宽运用范畴，掩盖更多职业和场景。

人机协同：主动机器学习软件将与人类专家协同作业，完成更智能的决议计划。

开源生态：主动机器学习软件将推进开源生态的开展，下降技能门槛。

主动机器学习软件作为人工智能范畴的重要分支，正逐步改变着各行各业的出产和运营方法。跟着技能的不断进步，主动机器学习软件将在未来发挥愈加重要的效果，助力企业完成智能化转型。

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