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TPOT公司

swMATH ID: 18808
软件作者： Randal S.Olson、Jason H.Moore
描述： TPOT：用于自动化机器学习的基于树的管道优化工具。随着数据科学变得更加主流，对更易访问、更灵活和更可扩展的数据科学工具的需求将不断增长。为了响应这一需求，自动化机器学习（AutoML）研究人员已经开始构建系统，使机器学习管道的设计和优化过程自动化。本文介绍了TPOT v0.3，这是一个基于开放源码遗传编程的AutoML系统，它优化了一系列特征预处理器和机器学习模型，以最大限度地提高监督分类任务的分类精度。我们在一系列150个有监督的分类任务上对TPOT进行了基准测试，发现它在其中21个任务中显著优于基本的机器学习分析，而在其中4个基准测试上的精度下降最小|所有这些都没有任何领域知识，也没有人工输入。因此，基于GP的AutoML系统在AutoML领域显示出相当大的前景。
主页： http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v64/olson_tpot_2016.pdf
关键词： 自动机器学习;超参数优化;管道优化;遗传程序设计;帕累托优化;数据科学;蟒蛇
相关软件： 自动锁相环;汽车-WEKA;Scikit公司;SMAC公司;水;蟒蛇;ML计划;开放多媒体程序库;Hyperopt公司;AutoGluon表格;AlphaD3M（字母3M）;快速采矿机;UCI-毫升;超波段;威卡;GAMA公司;github;青蒿素;汽车Keras;xgboost公司
引用于： 10文件
全部的 前5名

25位作者引用

2 费利克斯·摩尔
2 马塞尔·韦弗
1 拉希德·巴基洛夫
1 巴维尔·B·布拉迪尔。
1 德克·戴比尔。
1 亚历克斯·G·C·德萨。
1 费伊，达米恩
1 博格丹·加布里斯
1 克利斯朵夫·吉拉德·卡里埃
1 费尔南德·戈贝
1 Marco F.Huber。
1 埃克Hullermeier
1 诺曼·贾维德
1 Johan W.Joubert。
1 彼得·C·R·莱恩。
1 纳达·拉夫拉奇
1 特迪·拉泽布尼克
1 马提尼克
1 加布里埃拉·奥乔亚
1 吉赛尔·帕帕。
1 克里斯蒂亚诺·皮门塔。
1 塞尼亚·波拉克
1 阿维·罗森菲尔德
1 Škrlj，布拉泽
1 马克·安德烈·泽勒

5篇连载文章中引用

5 机器学习
1 计算机与运筹学
1 人工智能研究杂志
1 数据挖掘与知识发现
1 国际应用数学与计算机科学杂志

在4个字段中引用

9 计算机科学（68至XX）
1 总体主题；集合（00-XX）
1 统计学（62-XX）
1 运筹学、数学规划（90-XX）

按年份列出的引文