三星ML-2161

前沿拓展：

三星ML-2161为黑白激光打印机，主要耗材是硒鼓，型号MLT-D101S。供务帮房硒鼓寿命(张) 15000页。

出现黄灯闪烁，主要是打印机本身出现了内部故障，可能的主要原因有：内部塞纸了，阻止了打印机的继续运行。此时需要将打印机停电，取出其中卡涩的纸张，通电后检测黄灯是否消失。

另外一种可能是硒鼓使用寿即书议务席宽血学李命到期，需要更换。或者其中的墨粉盒墨粉用光了。先更换墨粉盒看故障是否消失（黄灯熄灭），再排除硒鼓寿命的问题。

三星ML-2161

构建一个典型的机器学习项目，一般分成以下步骤：

收集原始数据、合并数据源、清洗数据、特征工程、模型构建、超参数调优、模型验证和设备部署。

整个过程中，模型构建最能体现创造力，而最耗时的，要数特征工程和超参数调优。

于是，有时候会因为赶时间，过早将模型从实验阶段转移到生产阶段，导致它们发挥不出最佳效果；也有时候，会因为花了太多时间调优导致部署延迟。

这时候，就体现出了自动机器学习（Automatic machine learning, AML）框架的价值。

自动机器学习框架能帮助数据科学家减轻负担，降低特征工程和超参数调优的工作量，让他们能花更多时间来尝试模型架构。快速验证可能的方案不仅能让数据科学家很快地评估目标数据集，也能提供基准性能用以改进。

本文尽可能全面地介绍现有的自动机器学习框架，也附上了对应的代码地址。

https://github.com/EpistasisLab/tpot

4130星，705 Forks，1766 Commits

最新版本0.9，2017.9.27更新

TPOT为基于树的流程优化工具，是一种用于查找和生成最佳数据科学流程代码的遗传编程框架。TPOT和其他自动机器学习框架一样，从sklearn库中获取算法。

TPOT的优势在于其独特的优化方法，可以提供更有效的优化流程。

它还包括一个能把训练好的流程直接转换为代码的工具，这对希望能进一步调整生成模型的数据科学家来说是一个主要亮点。

原文：https://medium.com/georgian-impact-blog/automatic-machine-learning-aml-landscape-survey-f75c3ae3bbf2

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