简介:

SELA通过结合蒙特卡洛树搜索和基于LLM的代理来增强自动化机器学习。

功能:

数据准备:支持从链接下载数据集或从头开始准备数据集。

配置灵活:用户可以根据需要修改数据配置和LLM配置。

SELA运行:提供了运行SELA的详细步骤,包括设置、运行实验和参数配置。

实验模式:支持MCTS和随机搜索(RS)两种实验模式。

参数调整:用户可以根据需要调整诸如rollouts、timeout等参数。

断点续跑:支持加载现有的MCTS树,以便在实验中断后继续。

Ablation Study:支持进行消融研究,比较不同搜索策略的效果。

需求人群:

"SELA的目标受众是机器学习研究人员和开发人员,特别是那些寻求通过自动化机器学习流程来提高模型选择和集成效率的专业人士。SELA通过提供一种新颖的方法来探索和优化机器学习管道,适合需要处理大量数据和模型选择的专业人员。"

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