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近日谷歌開源 AdaNet，一種組合多種機器學習算法以獲得更好的預測分析結果的集成學習工具。谷歌表示，AdaNet 建立在強化學習和基于進化的 AutoML，在學習的同時可以保持快速靈活，而更重要的是 AdaNet 提供了一個通用框架，不僅可以學習神經網絡架構，還可以通過集成學習獲得更好的模型。
AdaNet 提供以下特征：
Estimator API，可輕松訓練、評估和服務 AdaNet 模型。
學習在 TensorFlow 中集成用戶定義的子網。
用于在單個 train () 調用中搜索子網架構和參數的接口。
關于 CPU 和 GPU 的分布式訓練(TPU 支持正在中)。
一流的 TensorBoard 集成。
提供理論學習。
集成學習(Ensemble learning)是將不同機器學習模型預測結合起來的技術，廣泛用于神經網絡。得益于豐富的經驗和理論保證，集成學習在許多 Kaggle 競賽中取得了成功，例如 Netflix Prize。
為了更容易實現，AdaNet 插入 TensorFlow Estimator 以將基本信息集中到一個地方，TensorBoard 也是如此，它在訓練 AI 模型時提供視覺反饋。而對于那些想要更多控制流程的機器學習用戶，他們可以使用 TensorFlow API 定義自己的子網，自定義丟失功能或調整其它設置。
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