机器学习的下一站：AutoML | 文末送书
今年，基于自动机器学习AutoML与自动深度学习AutoDL技术新出的计算机视觉技术都很亮眼。
比如：
谷歌大脑提出EfficientNet平衡模型扩展三个维度，取得精度-效率的最大化！
谷歌发布AdaNet，快速灵活的AutoML工具，帮助开发者构筑强大集成学习模型
谷歌Auto-DeepLab：自动搜索图像语义分割架构算法开源实现
Google CVPR 2019最新成果！用神经架构搜索实现更好的目标检测
这俨然已经成为各大AI公司必争之地。
52CV也曾经跟大家分享了相关的资源：
除了以上资源，CV君发现一篇前几天刚出的AutoML的最新综述AutoML: A Survey of the State-of-the-Art：
来自香港浸会大学的学者非常全面系地总结了该领域最新进展，是该领域入门及进深的必读论文。
在我爱计算机视觉对话界面回复“AutoML综述”（建议复制），即可收到该论文下载。
另外，今天给大家推荐一本书《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》
国内第一本讲自动化机器学习（AutoML）和自动化深度学习（AutoDL）的正式出版物，作者为平安科技副总工程师兼 AutoML 团队负责人。
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这是一部从基础理论、核心原理、前沿算法等多个维度系统、全面讲解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元学习的著作。本书得到了IEEE Fellow/ACM杰出科学家/香港科技大学教授杨强教授、腾讯AI Lab副主任俞栋、美国佛罗里达大学教授李晓林等8位来自企业界、学术界和媒体界的资深专家的一致好评。
它既能让新人理清AutoML的脉络，快速上手机器学习，又能让有经验的读者全面掌握AutoML的知识体系，工作变得更高效。
全书共14章，逻辑上分为四部分：
第一部分（第1~2章） 人工智能基础对人工智能、自动化人工智能的重要概念、发展历程及现状、适用场景、主要的工具和技术等做了全面的介绍，并引出了人工智能技术未来的发展方向——AutoML，这部分是阅读本书的基础。
第二部分（第3~6章） AutoML主要讲解机器学习和自动化机器学习，核心是AutoML，包含自动化特征工程、自动化模型选择和自动化超参优化3个方面的内容。
第三部分（第7~13章） AutoDL主要讲解深度学习和自动化深度学习，重点讲解了AutoDL的原理、基于强化学习的AutoDL、基于进化算法的AutoDL、AtuoDL的高阶知识、自动化模型压缩与加速，以及各种核心算法和前沿算法。
第四部分（第14章） 元学习元学习是人工智能的理想目标，这部分对元学习的概念、流程和各种主流的学习方法都进行了详尽的介绍。
活动参与方式：在留言区推荐一篇你认为不错的最近的计算机视觉相关论文
包含论文题目及网址，比如
题目：AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
网址：https://arxiv.org/abs/1908.00709v2
点赞数最高前 3 名将包邮赠送《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》纸书一本，共送出 3 本。
活动时间：即日起到 8月23日 中午12:00 截止
中奖领取方式：点赞数多的前 3 名，请下方扫码CV君微信领奖，为防止羊毛党，该活动中奖用户仅限2019年8月20日之前关注公众号的粉丝。
最后，52CV建立了面向AutoML领域的专业交流群，欢迎添加CV君（如曾经添加过其他CV君账号，请直接私信），
（务必注明:AutoML）：
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