大幅降低数据科学门槛！豆包大模型团队开源AutoKaggle，端到端解决数据处理
出处：
mp.weixin.qq.com
作者：
字节跳动技术团队
作为数据科学与机器学习经典竞赛，Kaggle 以其高难度、高奖金、高关注度吸引了大量顶尖人才参与。Kaggle 竞赛任务往往涉及需求理解、数据清洗和预处理、特征工程和建模等多个环节，需要参与者具备极强的专业知识与协作能力。 字节跳动豆包大模型团队与 M-A-P 社区于近日提出 AutoKaggle ，为数据科学家提供了一个端到端的数据处理解决方案，帮助简化和优化日常数据科学工作流程的同时，极大降低数据科学的门槛，可帮助更多没有相关背景的使用者进行有价值的探索。在相关评估中，AutoKaggle 性能表现超出人类平均水平。 目前，该成果已经开源，本文将介绍其立项缘起、技术亮点及实验中的更多结论。
