AutoML基础课程 培训

介绍与环境设置

• AutoML是什么及其重要性
• 设置Python和R环境
• 配置远程桌面和云环境

探索AutoML功能

• AutoML框架的核心功能
• 超参数优化与搜索策略
• 解释AutoML输出与日志

AutoML如何选择算法

• 梯度提升机（GBMs）、随机森林、广义线性模型（GLMs）
• 神经网络与深度学习后端
• 权衡：准确性 vs. 可解释性 vs. 成本

数据准备与预处理

• 处理数值与分类数据
• 特征工程与编码策略
• 处理缺失值与数据不平衡

针对不同数据类型的AutoML

• 表格数据（H2O AutoML、auto-sklearn、TPOT）
• 时间序列数据（预测与序列建模）
• 文本与自然语言处理任务（分类、情感分析）
• 图像分类与计算机视觉（Auto-Keras、TensorFlow、PyTorch）

模型部署与监控

• 导出与部署AutoML模型
• 构建实时预测管道
• 监控模型漂移与重新训练策略

集成与高级主题

• 堆叠与混合AutoML模型
• 隐私与合规考虑
• 大规模AutoML的成本优化

故障排除与案例研究

• 常见错误及其解决方法
• 解释AutoML模型性能
• 行业用例的案例研究

总结与下一步