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集成将使Kaggle用户能够在Jupyter Notebooks中直接使用 Cloud AutoML SDK，这是数据科学家用来创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述性文本的开源web应用程序。
Kaggle产品经理Devvret Rishi说：“今天发布的重点是使我们的社区能够在Kaggle Notebooks上直接使用SDK。”
Cloud AutoML是一项付费服务，不过它为初学者提供了免费试用方案。谷歌还为用户全年提供谷歌云平台(GCP)积分，以帮助补贴在Kaggle上使用AutoML的成本，并且，所有注册GCP的新Google帐户都将获得$ 300的补贴。
今年6月，谷歌还将BigQuery数据仓库服务和Kaggle集成在一起。该集成允许BigQuery用户使用快速SQL查询，在SQL中训练机器学习模型，并在Kaggle的Jupyter笔记本环境中进行分析，称为Kaggle Kernels。
根据谷歌的说法，这种方法的好处在于，用户无需实际移动或下载数据来查询数据或对其进行机器学习。一旦用户的Google Cloud帐户链接到内核笔记本或脚本，就可以使用BigQuery API客户端库直接在笔记本中撰写查询，针对BigQuery运行查询，并使用数据进行几乎任何类型的分析。
AutoML有多强：Kaggle竞赛击败99%人类程序员
AutoML在今年早些时候就引起了人们的关注，它在Cloud Next '19的Kaggle Days举行的机器学习竞赛中一度脱颖而出，只是在最后时刻才被一组数据科学家以微弱优势淘汰。
今年4月，在长达8个半小时的Kaggle Days数据处理挑战上，有一个团队非常特别：这个由3名谷歌研究员组成的小组不打算自己上场，而是用一款名为AutoML的AI软件参与竞赛。
其他200多名参与者来自Kaggle平台的顶级梯队，他们组成多个小组，任务是“从一家匿名汽车零部件制造商那里得到数据，通过这些数据，他们要预测工厂产出中的不良批次”
（编辑：烟台站长网）
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