Изменения

Библиотека позволяет автоматически выбирать из 27 базовых алгоритмов, 10 мета-алгоритмов и 2 ансамблевых алгоритмов лучший, одновременно настраивая его гиперпараметры при помощи алгоритма [https://www.ml4aad.org/automated-algorithm-design/algorithm-configuration/smac/ SMAC]. Решение достигается полным перебором: оптимизация гиперпараметров запускается на всех алгоритмах по очереди. Недостатком такого подхода является слишком большое время выбора модели.

===Автоматизированный выбор модели в библиотеке [https://epistasislab.github.io/tpot/ Tree-base Pipeline Optimization Tool (TPOT)] для Python.===

Библиотека используется для одновременного поиска оптимальной модели и оптимальных гиперпараметров модели для задачи классификации.

После поиска конвейера его также можно экспортировать в файл Python.

===Автоматизированный выбор модели в библиотеке [https://automl.github.io/auto-sklearn/stable/ auto-sklearn] для Python.===

Библиотека используется для одновременного поиска оптимальной модели и оптимальных гиперпараметров модели для задачи классификации.