AI与人类的较量!它真的能打败人类吗？

3个要点
✔️ 评估AutoML工具之间的自然语言任务性能
✔️ 评估AutoML工具与人之间的性能。
✔️ 可作为未来工作基准的结果。

Leveraging Automated Machine Learning for Text Classification: Evaluation of AutoML Tools and Comparison with Human Performance
written by Matthias Blohm, Marc Hanussek, Maximilien Kintz
(Submitted on 7 Dec 2020)
Comments: Accepted for ICAART2021 conference as a Short Paper
Subjects: Machine Learning (cs.LG)
 

诸如

近年来，AutoML取得了不少进展，比如在AI-SCHOLAR："由谷歌开发！"。AutoML-Zero，通过进化搜索自动生成机器学习算法》和《用一行代码就能自动学习的AutoML新论文！》。最新论文AutoML要实现机器学习自动化!等介绍了最新的成功经验。这就是AutoML的关注度。

然而，它们大多是针对有组织的表格数据。在本文中，我们研究了AutoML对于自然语言处理任务是否同样成功。除了性能评估外，我们还对人类迄今为止所达到的准确性进行评估。换句话说，这是一个人工智能与人类的评价。我们来看看AutoML的基本评价。

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