#automl

Dr. Thompsonrogt_x1997
2025-06-03

🔧 No Code. No Team. Just $2K Saved Every Month.
AutoML is turning everyday professionals into AI builders.
From hospital admins to coffee shop owners, this no-code revolution is real. ☕🏥

💥 Real-world case studies
📉 Predictive models that cut costs
⚙️ LLM + AutoML = instant pipelines

🔥 Read the full breakdown here:
👉 medium.com/@rogt.x1997/7-ways-


medium.com/@rogt.x1997/7-ways-

2025-05-27

"AutoML breaks down AI barriers, automating complex tasks so anyone can build powerful models. #AutoML #AI" milvus.io/ai-quick-reference/w

2025-05-27

"AutoML can handle time-series data! It automates preprocessing, model selection, and time-aware validation—but complex cases need manual tweaks. #AutoML #TimeSeries" milvus.io/ai-quick-reference/c

2025-05-27

"AutoML reveals key features in your data using SHAP, permutation importance & model metrics. Validate with domain knowledge for reliable insights! #AutoML #MachineLearning" milvus.io/ai-quick-reference/c

2025-05-27

"Future of #AutoML: Automating end-to-end workflows while boosting flexibility, empowering devs to focus on high-impact problems." milvus.io/ai-quick-reference/w

WeblineIndiaweblineindia
2025-05-21

🌟 Ready to supercharge your AI development?

Discover how 𝐀𝐮𝐭𝐨𝐌𝐋 (𝐀𝐮𝐭𝐨𝐦𝐚𝐭𝐞𝐝 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠) is transforming businesses by simplifying complex processes — from data prep to model deployment!

💡 Whether you're a startup or an enterprise, AutoML brings speed, scalability, and efficiency to your AI journey.

📖 Dive into our latest blog:
👉weblineindia.com/blog/automl-s

📊✨ Say goodbye to manual ML workflows — the future is automated!

2025-04-25

Как мы в Авито предсказываем категории объявлений по описанию

Привет! Меня зовут Руслан Гилязев, я работаю в подразделении DS SWAT в Авито , руковожу командой платформы Item2param. В этой статье рассказываю, с помощью каких технологий мы решаем задачу классификации объявлений и почему это важно для бизнеса. Материал будет полезен DS-инженерам любого грейда и backend-инженерам, которые интересуются темой data science.

habr.com/ru/companies/avito/ar

#NLP #ML #mlops #machinelearning #labeling #automl #авито

2025-04-17

Архитектура проекта автоматического обучения ML-моделей

Хабр, привет! На связи Кравцов Кирилл и Суздалев Руслан из команды моделирования поведенческих сценариев Центра развития искусственного интеллекта СПАО «Ингосстрах» (далее – ЦРИИ). В статье поделимся решением, которое помогает нам быстрее обучать и интегрировать модели в компании. С ростом компании и ЦРИИ, в частности, у нас появлялось все больше бизнес-заказчиков, которым нужны были ML-модели. Поэтому потребность росла, а ограниченность ресурсов не позволяла быстро обрабатывать задачи бизнеса и многое уходило в беклог.

habr.com/ru/companies/ingos_it

#data_science #machine_learning #automl #python

2025-03-10

AutoML и NAS

Автоматическое машинное обучение (AutoML) – это область исследований, целью которой является автоматизация ручных процессов настройки ML-пайплайнов, то есть полных циклов обработки данных при помощи ML-алгоритмов. Можно выделить основные этапы работы с данными в рамках стандартных подходов ML: сбор данных, их первичный анализ, предобработка (нормализация, кодирование признаков, оценка их важности и фильтрация, заполнение пропусков, поиск шумных признаков и выбросов в данных), выбор оптимальных моделей для решения задачи, возможные варианты комбинирования и ансамблирования моделей, оценка и внедрение итогового решения. Каждый элемент этой последовательности представляет из себя отдельную сложную задачу, требующую вложения труда специалистов. При этом та часть этих задач, которая представляет из себя подбор взаимозаменяемых элементов и оценку их производительности, может быть автоматизирована. Речь не идет об автоматизации сбора данных в широком смысле слова – слишком уж сложна и неоднородна эта задача – но автоматизация выбора наиболее оптимального набора моделей классического машинного обучения среди стандартного набора с учетом заранее поставленных ограничений кажется вполне решаемой проблемой. Методы оптимального поиска таких пайплайнов и решения ряда сложностей, возникающих в связи с такой широкой постановкой, называются автоматическим машинным обучением.

habr.com/ru/articles/889714/

#машинное_обучение #ml #automl #nas #оптимизация_гиперпараметров #искусственный_интеллект #швм #школа_высшей_математики

Doug Ortizdougortiz
2025-02-07

🤖 AutoML: AI Without Code?

Automated Machine Learning (AutoML) is changing the game. No coding, no complex algorithms—just AI-powered insights.
🚀 Industries using AutoML right now:
✅ Retail & E-commerce
✅ Finance
✅ Healthcare
✅ Marketing

But AutoML isn't magic—it still requires smart data strategies.

Check out this quick video: link.illustris.org/automl

💡 Is AutoML the future of AI?

🔗

Valeriy M., PhD, MBA, CQFpredict_addict@sigmoid.social
2025-01-10

I know Kaggle is far away from perfect, but seriously, this is like Coca Cola claiming it has the best drink ever whilst its employees are making Coca Cola using Pepsi recipe. Thoughts?

#automl

khushnumakhushnuma
2024-11-28

Several key trends are shaping the future of Data Science and Machine Learning (ML). These include the rise of automated machine learning (AutoML), enabling non-experts to build models easily; the growing importance of explainable AI (XAI) improves transparency and trust in AI systems.

news.bangboxonline.com/key-tre

🔔 Check out @kubeflow community meeting where @andreyvelichk and I gave an update and presented the roadmaps on behalf of Training and AutoML Working Groups. We also discussed briefly the importance of elastic training. #MachineLearning #MLOps #AutoML #Kubeflow Links in 🧵👇

Katib @kubeflow v0.12.0 is now available with support for @argoproj workflows and many others! Thanks to all the contributors and @andreyvelichk for leading the efforts! Release: https://t.co/VscGh6uKY4 Example: https://t.co/vSKbxIL9BN #MLOps #K8s #AutoML #MachineLearning

Release Katib v0.12.0 · kubefl...

Steven Sandersonspsanderson@rstats.me
2024-11-07

🚀 Introducing **tidyAML**: the new R package for automated machine learning!

Quickly generate multiple regression models with just a few lines of code, all while leveraging the powerful **tidymodels** ecosystem.

No Java setup needed! Perfect for beginners & pros alike.

Check it out! #rstats #AutoML #DataScience #tidymodels #parsnip

Steven P. Sanderson II, MPHstevensanderson@mstdn.social
2024-11-07

🚀 Introducing **tidyAML**: the new R package for automated machine learning!

Quickly generate multiple regression models with just a few lines of code, all while leveraging the powerful **tidymodels** ecosystem.

No Java setup needed! Perfect for beginners & pros alike.

Check it out! #rstats #AutoML #DataScience #tidymodels #parsnip

Steven Sandersonspsanderson@rstats.me
2024-10-15

The healthyverse meta package:

healthyR: Streamline hospital data workflows
healthyR.ts: Master time series analysis
healthyR.ai: Implement AI modeling seamlessly
healthyR.data: Access curated healthcare datasets
TidyDensity: Simplify probability distributions
tidyAML: Automate machine learning with tidymodels
RandomWalker: Explore random walk analysis

install.packages("healthyverse")
library(healthyverse)

spsanderson.com/healthyverse/

#R #RStats #ML #automl #tidymodels #parsnip #randomwalks

Steven P. Sanderson II, MPHstevensanderson@mstdn.social
2024-10-15

The healthyverse meta package:

healthyR: Streamline hospital data workflows
healthyR.ts: Master time series analysis
healthyR.ai: Implement AI modeling seamlessly
healthyR.data: Access curated healthcare datasets
TidyDensity: Simplify probability distributions
tidyAML: Automate machine learning with tidymodels
RandomWalker: Explore random walk analysis

install.packages("healthyverse")
library(healthyverse)

spsanderson.com/healthyverse/

#R #RStats #ML #automl #tidymodels #parsnip #randomwalks

2024-09-24

Part1: From [2023-12-06 Wed]
My message from 2023-12-06 was not printed correctly, so I repost.
#automl #ml #nn AutoML ⤜(⚆i⚆)⤏
Major papers:
- Automated Machine Learning - Methods, Systems, Challenges. Springer, 2019 automl.org/wp-content/uploads/
- sequential model-based optimization (Hutter et al., 2011 Snoek et al., 2012),
- hierarchical task planning (Erol et al., 1994)
- genetic programming (Koza, 1992)

tasks that AutoML solve:
- Neural Architecture Search (NAS)
- Hyperparameter Optimization
- Meta-Learning - 1) collect meta-data: prior learning tasks and previously learned models 2) learn from
meta-data to extract and transfer knowledge that guides the search for optimal models for
new tasks
- meta-features - measurable properties of the task itself

optimization techniques:
- Bayesian optimization (BO)

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.04
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst