为什么要使用自动机器学习工具？

文章摘要：此外，数据科学家也在努力探索适用于深度神经网络的高性能架构。自动机器学习可以自动搜索和评估架构（即神经架构搜索），从而加速开发人工智能模型解决方案。

研究当前的机器学习模型构建过程，发现模型构建的代价高昂，不仅需要高水平的技术专家，还需要投入大量的时间、资金，反复地进行研发工作。以下为推动自动机器学习发展的四个因素：

缩小技能差距

由于企业很难招募到兼具领域知识和技能的人才来构建模型，导致缺乏开发 AI 和 ML 相关的专业技术，阻碍了机器学习的进一步发展。借助自动机器学习，非专业人才也可以参与构建AI。企业不仅无需招聘大量高专业化人才，还能提高创新速度，最终实现人工智能的规模化应用。

缩短面市时间

在一些快速发展的领域，缩短上市时间就能取得巨大的竞争优势。而机器学习流程自动化恰好能够减少构建模型所需的时间。对于从未部署过 AI 的公司来说，自动机器学习不仅能够降低其进入该领域的门槛，还可以提供成功的解决方案。

降低成本

从零开始构建机器学习模型，需要耗费大量的时和资金。数据科学家及其他机器学习领域的专家，他们的薪资相对较高。从零开始构建模型，费时又费力，相比之下，自动机器学习工具则具有较高的性价比。

构建更佳模型

自动机器学习在模型和超参数方面的迭代速度比手工操作更快。在规定时间段内，迭代越多，所构建的模型性能就越高。自动机器学习既提高了决策效率，又加快了模型研究的速度。

此外，数据科学家也在努力探索适用于深度神经网络的高性能架构。自动机器学习可以自动搜索和评估架构（即神经架构搜索），从而加速开发人工智能模型解决方案。

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