概述

H2O Driverless AI 是一个用于自动机器学习的人工智能 (AI) 平台。Driverless AI 将一些最难解的数据科学和机器学习工作流（例如特征工程、模型验证、模型调优、模型选择和模型部署）实现了自动化。其旨在实现最高的预测准确度，可与专业数据科学家相媲美，但是由于端到端的自动化，Driverless AI 能在更短的时间内实现这一点。Driverless AI 还提供自动可视化和机器学习可解释性 (MLI)。特别是在受监管的行业中，模型的透明度和解释和其预测性能一样重要。建模管道（特征工程和模型）可作为 Python 模块和 Java 独立评分工件导出（完全保真，不采用近似法）。

Driverless AI 在商用硬件上运行，并经过专门设计，能够利用图形处理器 (GPU)，包括多 GPU 工作站和服务器（例如 NVIDIA DGX-1），能够呈数量级地加快训练速度。

本文档介绍了如何安装和使用 Driverless AI。请参阅 https://www.h2o.ai/products/h2o-driverless-ai/，了解更多关于 Driverless AI 的信息。

关于第三方审查，请参阅 https://www.infoworld.com/article/3236048/machine-learning/review-h2oai-automates-machine-learning.html。

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  • 1.9.1.1 版本（2021 年 2 月 21 日）
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  • 1.9.0.6 版本（2020 年 12 月 22 日）
  • 1.9.0.5 版本（2020 年 12 月 09 日）
  • 1.9.0.4 版本（2020 年 10 月 13 日）
  • 1.9.0.3 版本（2020 年 9 月 28 日）
  • 1.9.0.2 版本（2020 年 9 月 8 日）
  • 1.9.0.1 版本（2020 年 8 月 10 日）
  • 1.9.0 版本（2021 年 7 月 27 日）
  • 1.8.10 LTS 版本（2020 年 2 月 19 日）
  • 1.8.9 LTS 版本（2020 年 10 月 19 日）
  • 1.8.8 LTS 版本（2020 年 9 月 30 日）
  • 1.8.7.2 LTS 版本（2020 年 7 月 13 日）
  • 1.8.7.1 LTS 版本（2020 年 6 月 23 日）
  • 1.8.7 LTS 版本（2020 年 6 月 15 日）
  • 1.8.6 LTS 版本（2020 年 4 月 30 日）
  • 1.8.5 LTS 版本（2020 年 3 月 9 日）
  • 1.8.4.1 LTS 版本（2020 年 2 月 4 日）
  • 1.8.4 LTS 版本（2020 年 1 月 31 日）
  • 1.8.3 LTS 版本（2020 年 1 月 22 日）
  • 1.8.2 LTS 版本（2020 年 1 月 17 日）
  • 1.8.1.1 版本（2019 年 12 月 21 日）
  • 1.8.1 版本（2019 年 12 月 10 日）
  • 1.8.0 版本 （2019 年 10 月 3 日）
  • 1.7.1 版本（2019 年 8 月 19 日）
  • 1.6.4 LTS 版本（2019 年 8 月 19 日）
  • 1.7.0 版本（2019 年 7 月 7 日）
  • 1.6.3 LTS 版本（2020 年 6 月 14 日）
  • 1.6.2 LTS 版本（2019 年 5 月 10 日）
  • 1.6.1.1 LTS 版本（2019 年 4 月 24 日）
  • 1.6.1 LTS 版本（2019 年 4 月 18 日）
  • 1.6.0 LTS 版本（2019 年 4 月 5 日）
  • 1.5.4 版本 （2019 年 2 月 24 日）
  • 1.5.3 版本 （2019 年 2 月 8 日）
  • 1.5.2 版本 （2019 年 2 月 2 日）
  • 1.5.1 版本（2019 年 1 月 22 日）
  • 1.5.0 版本（2019 年 1 月 18 日）
  • 1.4.2 版本（2018 年 12 月 3 日）
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  • 1.0.10 版本（2017 年 4 月 12 日）
  • 1.0.9 版本（2017 年 29 月 11 日）
  • 1.0.8 版本（2017 年 21 月 11 日）
  • 1.0.7 版本（2017 年 17 月 11 日）
  • 1.0.5 版本 （2017 年 10 月 24 日）
  • 1.0.4 版本 （2017 年 10 月 19 日）
  • 1.0.3 版本 （2017 年 10 月 9 日）
  • 1.0.2 版本 （2017 年 10 月 5 日）
  • 1.0.1 版本 （2017 年 10 月 4 日）
  • 1.0.0 版本 （2017 年 9 月 24 日）

简介

• Driverless AI 简介
  • H2O Driverless AI 简介
  • 主要功能
  • 支持的算法
  • Driverless AI 工作流

授权和版本支持

• Driverless AI 许可证和版本支持
  • 关于许可证
  • 首次添加许可证
  • 更新许可证
  • 使用许可证管理器 (beta)
  • 关于版本支持

安装和升级

• Driverless AI 安装和升级
  • 支持的环境
  • 开始前
  • Docker 映像安装
  • 本机安装
  • 云端安装

配置

• 配置与身份验证
  • 使用 config.toml 文件
  • 环境变量和配置选项
  • 数据连接器
  • 启用通知
  • 导出工件
  • UI 语言
  • 多节点训练 (Alpha)
  • Snowflake 集成
  • 身份验证方式

数据集

• Driverless AI 中的数据集
  • 导入数据集
  • 下载数据集
  • 修改数据集
  • 拆分数据集

数据洞察

• 自动可视化
  • 将数据集可视化
  • 创建自定义绘图

自定义插件

• 自定义插件管理
  • 了解自定义插件
  • 上传自定义插件
  • 管理插件
  • 示例
  • 其他资源

特征工程

• 自动特征工程

建模

• 在 Driverless AI 中构建模型
  • 启动 Driverless AI
  • Driverless AI 中的遗传算法
  • 开始前
  • 实验
  • Driverless AI 中的时间序列
  • Driverless AI 中的 NLP
  • Driverless AI 图像处理
  • Driverless AI 中的无监督算法（实验性）
• 自动化模型文档 (AutoDoc)
  • 使用 AutoDoc
  • AutoDoc 自定义模板占位符

机器学习可解释性

• 机器学习可解释性
  • MLI 概述
  • “已解释模型”页面
  • 适用于常规（非时间序列）实验的 MLI
  • 适用于时间序列实验的 MLI
  • MLI 自定义插件

对新数据集进行评分

• 对另一数据集进行评分

转换数据集

• 转换另一数据集

评分管道

• 评分管道
  • 评分管道概述
  • 评分管道的可视化
  • 我应该使用哪种管道？
  • Driverless AI 独立 Python 评分管道
  • Driverless AI MLI 独立 Python 评分包
  • MOJO 评分管道

生产化

• 将 Driverless AI 模型部署到生产
  • 使用 Java 运行时的 MOJO 部署选项
  • 使用 C++ 运行时的 MOJO 部署选项
  • 独立 Python 评分管道部署选项
  • Driverless AI GUI 中可用的部署

客户端

• Driverless AI 客户端
  • Python 客户端
  • R 客户端

监控和日志记录

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  • 监控待决作业
  • Driverless AI 日志

安全性

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  • Driverless AI 安全性
  • 配置安全

常见问题解答

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附录

• 附录 A：第三方集成
  • 实例生命周期管理
  • API 客户端
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参考资料

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第三方通知

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