自动机器学习在2026年终于兑现多年来的承诺。从数据预处理到特征工程到模型选择和超参数优化接近甚至超越资深数据科学家的质量。业务分析师无需深厚数学和编程背景即可基于历史数据构建预测模型。
PatchTST和TimesNet等架构将时序数据分割为时间块像处理文本Token一样处理，捕捉长程依赖关系。供应链需求预测、能源负荷预测和金融市场预测中基于Transformer方法取得显著超越传统模型的准确率。
联邦学习从学术概念走向工业级部署。多金融机构在不共享原始数据前提下联合训练反欺诈和信用评分模型。安全聚合和差分隐私技术的工程化落地是走向成熟的标志性进展。
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