2020.06.01
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Auto Model無法取代資料科學家的三個理由
許多資料科學家都會被這個問題困擾著，大部分的時間都在處理資料面的問題，而時常遇到的問題與其說是科學，更像是一門藝術，到底如何能達到最佳變數的組合及指標的最大化，需要的是多種不同領域的知識才能達到。 Auto Model的出現確實對於前面複雜處理的需求獲得部分的緩解，讓資料科學家能透過Auto Model的功能從而省去一部份重複且費時的工作。但若是這些工作無法被「檢驗(audit)」，那麼這便會產生所謂「黑箱(black-box)」的問題，即使知道結果是可接受的，但由於無法確認處理流程，即便是再有效率的process也沒辦法被部署。
來源：AutoML is Overhyped
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