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AutoML 最大的缺点是没有商业直觉。AutoML 会让你更快地得到一个可以部署生产的模型，但是它不会告诉你为什么要使用机器学习或者什么是商业合理性，更 ...
automl缺點在使用AutoML 避免過度學習及不平衡資料- Azure - Microsoft Learn的討論與評價
其缺點是，CV 的定型時間較長，因而產生較高的成本，因為模型不會只定型一次，而是針對n 個CV 子集分別進行一次定型。
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但這裡的重點是，目前RPA只能將規則「自動化」，不具有「智慧」，更不是一個人工智慧(AI)的技術，因此一般期待的人工智慧場景，如聲音辨識或聊天機器人等 ...
automl缺點在有無AutoML及MLOps的差別? - 偉康科技洞察室的討論與評價
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automl缺點在自動化機器學習(AutoML) — 以Dataiku為例 - Medium的討論與評價
不過缺點是這些特徵組合很難用來解釋對模型目標值的效應。 而特徵降維則是利用一些方法減少特徵值，因為過多的特徵變數可以讓模型預測失準。下圖可看 ...
automl缺點在機器學習金手指- Auto-sklearn - 吳俊逸的數位歷程檔的討論與評價
有別於其他的AutoML 方法，Auto-sklearn 提出了元學習架構改善了貝葉斯優化在初始冷啟動的缺點，並提供一個好的採樣方向更快速尋找最佳的模型[1]。
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