谷歌把打败99%程序员的AutoML集成到Kaggle平台！

然而，比赛进行几个小时后，让人震惊的结果出现了，AutoML提交了第1个自动生成的代码，在排行榜上名列第2，领先了绝大多数小组。但这对于谷歌团队来说一点都不奇怪，该软件是3年前他们花巨资开发的，一开始的目的就是要替代自己的部分工作。

领导了谷歌AutoML开发的AI研究员Quoc Le感到兴奋。他和团队在过去的几场Kaggle比赛中测试了AutoML，通常都需要花费几个月而不是几个小时。他们认为在现场比赛中AutoML能取得前10%的成绩就算是成功了。

到了下午3：30，AutoML的胜利似乎已成定局，最接近它的人类团队也落后很远。当选手们在下午5:30集合查看最终比分时，欢呼声爆发了：AutoML 排名第二。

AutoML赢了99%的顶尖人类程序员。

而且在竞赛中，使用AutoML的团队只需要付出较少的精力，就能迅速获得出色的性能，并且无需领域专业知识或监督。在数据准备上花费时间很少，而在特征工程、模型选择和超参数调参上几乎不用花什么时间。

此外，在另一个IEEE的竞赛中，AutoML的时间效率的优势更加突出，数千团队花了几周的时间，才能在排行榜上大幅超越AutoML的基准水平。

上图为该赛事前四周的提交分数（个人得分），与比赛开始时发布的AutoML Tables基准分数（绿线）。蓝点虚线表示每日提交分数的90％分位水平。AutoML Tables基准在比赛的前两周中都超过了这一水平

AutoML的简单性和有效性为存在数据科学问题需求的人群（这些人不一定具有深厚的数据科学背景）提供了创建性能强大的模型的可能。

大酬宾：Kaggle用户使用AutoML，每个关联账号补贴300刀

（编辑：西安站长网）

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