te')); return $arr; } /* 遍历用户所有主题 * @param $uid 用户ID * @param int $page 页数 * @param int $pagesize 每页记录条数 * @param bool $desc 排序方式 TRUE降序 FALSE升序 * @param string $key 返回的数组用那一列的值作为 key * @param array $col 查询哪些列 */ function thread_tid_find_by_uid($uid, $page = 1, $pagesize = 1000, $desc = TRUE, $key = 'tid', $col = array()) { if (empty($uid)) return array(); $orderby = TRUE == $desc ? -1 : 1; $arr = thread_tid__find($cond = array('uid' => $uid), array('tid' => $orderby), $page, $pagesize, $key, $col); return $arr; } // 遍历栏目下tid 支持数组 $fid = array(1,2,3) function thread_tid_find_by_fid($fid, $page = 1, $pagesize = 1000, $desc = TRUE) { if (empty($fid)) return array(); $orderby = TRUE == $desc ? -1 : 1; $arr = thread_tid__find($cond = array('fid' => $fid), array('tid' => $orderby), $page, $pagesize, 'tid', array('tid', 'verify_date')); return $arr; } function thread_tid_delete($tid) { if (empty($tid)) return FALSE; $r = thread_tid__delete(array('tid' => $tid)); return $r; } function thread_tid_count() { $n = thread_tid__count(); return $n; } // 统计用户主题数 大数量下严谨使用非主键统计 function thread_uid_count($uid) { $n = thread_tid__count(array('uid' => $uid)); return $n; } // 统计栏目主题数 大数量下严谨使用非主键统计 function thread_fid_count($fid) { $n = thread_tid__count(array('fid' => $fid)); return $n; } ?>AI之AutoML：IBM AutoAI(企业级自动化机器学习平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

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    AI之AutoML：IBM AutoAI(企业级自动化机器学习平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

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    AI之AutoML：IBM AutoAI(企业级自动化机器学习平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

    目录

    IBM AutoAI的简介

    IBM AutoAI的安装

    IBM AutoAI的使用方法

    1、基础用法

    2、进阶用法

    ML之AutoML：基于titanic泰坦尼克数据集利利用IBM的AutoAI算法(本地数据配置到IBM云端并上传至对象存储桶)进行二分类预测应用案例及其实现代码

    IBM AutoAI的简介

    简介

    IBM在2019年3月，推出AutoAI，旨在帮助企业用户快速构建高质量的机器学习模型，加速AI应用落地。

    IBM的AutoAI是一个自动化机器学习平台，旨在为数据科学家、分析师和开发人员提供一种快速创建、训练和部署机器学习模型的方法。它能够自动执行机器学习流程的各个步骤，包括数据清洗、特征工程、模型选择和优化等，从而加速模型开发和部署。

    IBM的AutoAI是一个强大的自动化机器学习平台，可以加速机器学习模型的开发和部署，从而帮助用户更好地利用数据并实现业务目标。

    意义

    IBM AutoAI是IBM开发的自动机器学习工具，旨在帮助企业用户快速构建高质量的机器学习模型，加速AI应用落地。

    IBM AutoAI是IBM在人工智能和机器学习领域的创新之一，它是IBM推动企业级AI落地的重要举措。旨在为企业和开发人员提供一种简单且高效的方式来构建和部署自己的机器学习模型，无需深入的机器学习专业知识。

    AutoAI系统大大降低了构建高质量机器学习模型的门槛，使普通企业用户也可以轻松开发和部署AI应用。

    功能

    除了快速、易用和灵活之外，IBM的AutoAI还提供了一些增强功能，例如可解释性AI、深度学习和多云集成，这些功能可以使用户更深入地了解他们的数据和模型，并更好地满足他们的业务需求。

    AutoAI Vision：用于图像分类和对象检测的工具，可以自动构建视觉模型。它提供简单易用的接口，用户只需要上传图像数据集，即可获得高精度的图像模型。

    AutoAI Natural Language Classifier：用于文本分类的工具，可以自动构建NLP分类模型。用户只需要上传带标签的文本数据集，即可得到高性能的文本分类系统。

    AutoAI Regression：用于预测和回归分析的工具，可以自动构建回归模型。用户上传数据集后，可获得高精度的预测和定量分析模型。

    AutoAI Forecasting：用于时间序列预测和分析的工具，可以自动构建高精度时间序列模型。用户上传 timeseries 数据，可快速得到预测和分析系统。

    特点

    1) 全自动：自动选择算法、调参、特征处理等，无需人工干预。

    2) 高质量：可以构建高精度、可解释和可靠的机器学习模型。

    3) 易用性强：提供简单易用的界面，降低机器学习的入门难度，加速AI产品落地。

    4) 多领域支持：支持结构化数据(表格)、图像、文本、时间序列等多种数据类型。

    5) 可解释：可以提供模型预测结果的可解释性，增加模型的可靠性和可信度。

    6) 全流程：提供数据准备、训练、部署等全流程功能，一站式构建AI应用。

    7) 安全可靠：依托IBM云平台，提供高度的安全性、可靠性和可扩展性。

    IBM AutoAI的安装

    pip install pandas ibm-watson-machine-learning ibm-cos-sdk boto3

    IBM AutoAI的使用方法

    1、基础用法

    使用IBM的AutoAI，用户可以在一个交互式界面中轻松上传和准备数据集，并选择一个合适的机器学习算法和模型类型。AutoAI会自动为您构建一个完整的机器学习流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择和优化。AutoAI还可以生成各种评估指标、可视化工具和部署代码，以方便用户评估和部署他们的机器学习模型。

    2、进阶用法

    ML之AutoML：基于titanic泰坦尼克数据集利利用IBM的AutoAI算法(本地数据配置到IBM云端并上传至对象存储桶)进行二分类预测应用案例及其实现代码

    https://yunyaniu.blog.csdn/article/details/129001818

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