研究人员开发了DataMaster，一个旨在自动化机器学习数据工程过程的新型框架。该系统旨在通过优化数据选择、组成和转换来提高机器学习模型性能，而不是改变学习算法本身。DataMaster集成了树状搜索、共享数据池和累积记忆，以有效地探索数据领域并从先前的尝试中学习，最终提升下游模型的成果。 AI
影响 自动化了机器学习开发中一个关键的手动步骤，有可能加速模型训练并提高各种基准测试的性能。
排序理由 发表了一篇详细介绍机器学习新框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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