ML的架構傳統上還是需要有經驗的人來設計，現在連人都不需要了，直接連架構都可以tr ain出來，那還要ML專家幹嘛？會不會以後大家都負責準備data就好了？ ---- 抱歉簡體字，我找不到繁體字的資料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/42924585 在开发神经网络的过程中，架构工程事关重大，架构先天不足，再怎么训练也难以得到优 秀的结果。 设计神经网络架构，能称得上机器学习过程中门槛最高的一项任务了。想要设计出好架构 ，需要专业的知识技能，还要大量试错。 深度学习新方法AutoML 很多人将AutoML称为深度学习的新方式，认为它改变了整个系统。有了AutoML，我们就不 再需要设计复杂的深度学习网络，只需运行一个预先设置好的NAS算法。 最近，Google提供的Cloud AutoML将这种理念发挥到了极致。只要你上传自己的数据，Go ogle的NAS算法就会为你找到一个架构，用起来又快又简单。 AutoML的理念就是把深度学习里那些复杂的部分都拿出去，你只需要提供数据，随后就让 AutoML在神经网络设计上尽情发挥吧。这样，深度学习就变得像插件一样方便，只要有数 据，就能自动创建出由复杂神经网络驱动的决策功能。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 175.97.3.214 ※ 文章網址: https://webptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1547695786.A.B59.html