《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》 —2.1.2　AutoML的起源与发展

2.1.2　AutoML的起源与发展

AutoML（Automated Machine Learning，自动化机器学习），即一种将自动化和机器学习相结合的方式，是一个新的研究方向，它可以使计算机独立完成更复杂的任务，从而解放人类的双手。

在AutoML发展前，传统的机器学习需要经历数据预处理、特征选择、算法选择和配置等，而传统的深度学习则需要经历模型架构的设计和模型的训练。上述这些步骤都需要人工来操作，不仅耗时耗力，而且对专业人员的需求也比较大，结合现实生活中人们日益增长的需求，这限制了人工智能在其他领域的应用发展。

因此，出现了这样的想法：将机器学习中的数据预处理、特征选择、算法选择等步骤与深度学习中的模型架构设计和模型训练等步骤相结合，将其放在一个“黑箱”里，通过黑箱，我们只需要输入数据，就可以得到我们想要的预测结果。中间这个“黑箱”的运行过程，不需要人工的干预便可以自动完成，而这个自动化的系统就是我们这本书的重点—AutoML。

图2-1为AutoML的一个通用运行流程，也就是上面提到的，将所有运行流程都封装在一个“黑箱”中，我们只需要输入数据集，便可得到预测结果。

AutoML主要关注两个方面—数据的获取和预测。目前已经出现了很多AutoML平台（见2.3节），用户在使用这些平台时，可以使用自己带的数据集，识别标签，从而得到一个经过充分训练且优化过的模型，并用该模型进行预测。大多数平台都会提示用户上传数据集，然后标记类别。在此之后，数据预处理、选择正确的算法、优化和超参数调整等步骤都是在服务器上自主进行的。最后，平台将公开一个可用于预测的REST端点。这种方法显著改变了训练机器学习模型中涉及的传统工作流。

一些AutoML平台还支持导出与运行Android或iOS的移动设备兼容的、经过充分训练的模型。开发人员可以快速地将模型与他们的移动应用程序整合在一起，而无须学习机器学习的基本知识。

图2-1　AutoML通用流程

许多公司将AutoML作为一种服务提供给用户。Google Cloud AutoML、Microsoft Custom Vision和Clarifai的图像识别服务都是早期的AutoML使用者。另外很多大公司内部也都有自己的平台，例如Uber、OpenAI、DeepMind等都在NAS任务上做研究。从发展趋势来看，AutoML是未来人工智能发展的一个重要方向，但现阶段的研究成果成熟度和实际产品应用成熟度都存在巨大的提升空间。

AutoML完全适合于认知API和定制机器学习平台。它提供了适当的定制级别，而非强制开发人员执行复杂的工作流。与以往被视为“黑箱”的认知API相比，AutoML虽然公开了相同程度的灵活性，但是结合了自定义数据和可移植性。

随着每一个平台供应商都试图实现机器学习的大众化，AutoML正在成为人工智能的未来。图2-2是基于AutoML平台所具有的功能，在AutoML平台上可以实现多个领域的融

图2-2　AutoML平台具备的功能

合，既可以完成语音领域的任务，如自动语音识别系统、聊天机器人、文本语音系统；也可以完成声纹领域的任务，如声纹识别系统；还可以完成图像领域的任务，如计算机视觉、图像识别、目标检测等。