自动机器学习技术方案

RoshX独特的自动机器学习技术

RoshX的自动机器学习 Automated machine learning（AutoML）可以让机器学习得以自动应用于实际问题。RoshX的自动机器学习涵盖了从原始数据集到可部署机器学习模型的整个流程。自动机器学习技术作为一种基于人工智能的解决方案，越来越多的被用来解决在机器学习应用方面日益增长的挑战。RoshX的自动机器学习技术中高度的自动化允许非专业人员在无需成为该领域专家的前提下使用机器学习的模型和技术。

在RoshX的机器学习技术的实际应用中，将端到端的过程自动化可以产生更多优势：生成更简单的解决方案、更快地创建这些解决方案，并且经常能设计出优于人工设计的模型。

RoshX的自动机器学习技术的优势

在RoshX的机器学习应用程序中，程序的使用者会使用一个由输入数据点组成的数据集去进行训练。程序将会使用相应的数据预处理、特征工程、特征提取和特征选择方法等，使数据集适合机器学习。按照这些预处理步骤，程序会随之执行算法选择和超参数优化，以最大限度地提升他们的机器学习模型的预测性能，极大地简化了非专业性机器学习的应用。

RoshX的自动机器学习技术可以针对机器学习过程的不同阶段。从本质上看，这包括数据准备、特征工程、模型选择、评价指标的选择和超参数优化。

而RoshX的自动学习化技术可以做到：自动化数据准备，自动化数据意图检测，自动化任务检测，自动特征工程，特征选择，特征提取，元学习和体征转化，偏斜数据和缺失值的检测和处理，自动模型选择，特征工程和学习算法'中的超参数优化，内存和复杂性约束下的自动化流水线式选择，自动选择评估指标/验证程序，自动问题检测，数据泄露检测，配置错误检测，自动分析获得的结果，用于自动机器学习的用户界面及可视性。