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使用自动化 ML 简化机器学习
构建准确的机器学习模型需要深入了解机器学习以及其他数据科学和编码技能。 自动化机器学习的目的是缓解这些要求，自动执行数据清理、特征工程、算法选择、超参数优化和部署的 ML 工作流。 使业务领域专家能够在日常工作中使用 Web UI 利用 ML，而无需编写单行代码，并通过自动化部分技术工作来优化数据科学家的工作。
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[00：55] - 启动自动化 ML 试验
[03：07] - 分析试验输出并部署建议的模型
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