在这一愿景中 ， 围绕可信度和公平性的标准将类似于任何其他机器学习的限制 ， 比如准确性 。 而AutoML可以在算法发布之前识别并自动纠正被发现的偏见 。

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探索仍在继续
但对于深度学习而言 ， AutoML还有很长的路要走 。 用于训练深度学习模型的数据 ， 如图像、文档和语音 ， 通常是密集而复杂的 。
它需要巨大的计算能力来处理 。 训练这些模型的成本和时间都令人望而却步 ， 只有在财力雄厚的私人公司工作的研究人员才能从事 。 会议上的一个比赛要求参与者开发神经结构搜索的节能替代算法 ， 这是一个相当大的挑战 ， 因为这种技术有着极高的计算要求 。
它会自动在无数个深度学习模型中循环 ， 帮助研究人员为他们的应用选择正确的模型 ， 但这个过程可能需要几个月 ， 花费超过100万美元 。 这些被称为“零成本神经架构搜索代理”的替代算法的目标是 ， 通过显著减少其计算程度 ， 使神经架构搜索更容易访问和环保 。
最终他们希望在几秒钟之内得到结果 ， 而不是几个月 。 不过这些技术仍处于开发的早期阶段 ， 通常是不可靠的 ， 但机器学习研究人员预测 ， 它们拥有很大潜力 ， 能过让模型选择过程更高效 。
支持：Ren
原文：
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