以下是8個能夠輕松搞定機器學習的開源自動化框架：
AutoSklearn：
簡介：基于scikitlearn，適用于中小型數據集。
功能：自動尋找最佳模型和超參數，包括特征工程如編碼和歸一化。
TPOT：
簡介：利用遺傳編程優化機器學習流程。
功能：處理數據科學家需預先清理的數字格式數據，優化機器學習流程。
AutoViML：
簡介：針對TPOT的局限性進行改進。
功能：自動進行數據清理和編碼，處理缺失值，速度更快，提供模型選擇和優化結果。
H2O AutoML：
簡介：自動化模型訓練和超參數調整。
功能：支持數據預處理，提供模型排行榜和部署代碼，方便用戶快速部署模型。
AutoKeras：
簡介：基于Keras，適用于深度學習任務。
功能：自動尋找深度學習模型結構和超參數，簡化深度學習模型的開發過程。
MLBox：
簡介：功能豐富的Python庫。
功能：提供數據準備和模型優化的全面支持，滿足機器學習任務的各種需求。
Hyperopt Sklearn：
簡介：利用HyperOpt優化大量超參數。
功能：支持跨機器擴展，適用于大規模模型優化，提高模型性能。
AutoGluon：
簡介：專為AWS開發，支持多種數據類型。
功能：適合初學者和專家使用，支持圖像和文本等多種數據類型，簡化機器學習模型的構建和部署過程。
這些框架涵蓋了從數據理解到模型部署的各個環節，能夠顯著提高機器學習任務的效率和準確性。
