自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)作為AI產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵性技術(shù)，在該領(lǐng)域的探索及突破被認(rèn)為是AI發(fā)展的領(lǐng)航燈。去年第四范式主辦了"NeurIPS 2018 AutoML Challenge"、"PAKDD 2018 Data Competition"等AutoML重要賽事，今年第四范式將攜手谷歌、ChaLearn聯(lián)合舉辦全球首屆AutoDL大賽——AutoDL2019挑戰(zhàn)賽。
對(duì)于首屆AutoDL大賽的期望，大賽組委會(huì)負(fù)責(zé)人之一——第四范式資深算法科學(xué)家涂威威表示：歡迎google加入，一起承辦首屆AutoDL挑戰(zhàn)賽。過(guò)去AutoML比賽主要集中解決結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用問(wèn)題，本次AutoDL挑戰(zhàn)賽參賽者將面臨多種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的新問(wèn)題，挑戰(zhàn)難度更大。今天，我們對(duì)機(jī)器“自動(dòng)”學(xué)習(xí)技術(shù)的探索和發(fā)展旨在讓機(jī)器更加智能，相信未來(lái)無(wú)論是在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它都將為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)全新改變，這是我們承辦挑戰(zhàn)賽的初衷和期望。
據(jù)悉，本次AutoDL比賽的目標(biāo)是利用深度學(xué)習(xí)解決多種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問(wèn)題，涉及到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本、語(yǔ)音、圖像等多個(gè)不同領(lǐng)域的多分類問(wèn)題，大賽將提供大量預(yù)先格式化的公共數(shù)據(jù)集，并建立一個(gè)數(shù)據(jù)交換庫(kù)，以實(shí)現(xiàn)元學(xué)習(xí)。參賽者最終提交自動(dòng)深度學(xué)習(xí)方案，在多個(gè)全新的測(cè)試數(shù)據(jù)集上盲測(cè)，按盲測(cè)的效果進(jìn)行最終排名。
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音、圖像等領(lǐng)域應(yīng)用成果大家有目共睹，但技術(shù)門檻高、人才匱乏等多方面原因，成為阻礙其大規(guī)模落地的絆腳石。因此，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)的技術(shù)AutoDL成為行業(yè)探索和研究的重要方向。第四范式自2015年成立就開(kāi)始AutoML的研究探索和應(yīng)用，目前已經(jīng)發(fā)布了自動(dòng)特征組合(FeatureGo)、自動(dòng)時(shí)序特征(TemporalGo)、自動(dòng)深度稀疏網(wǎng)絡(luò)DSN(Deep Sparse Network)、自動(dòng)半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Auto-SSL)等多項(xiàng)AutoML核心技術(shù)，并成功應(yīng)用在反欺詐、個(gè)性化推薦等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，讓普通開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)的AI應(yīng)用有接近甚至超過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)家的效果。
基于在AutoML領(lǐng)域的技術(shù)積累和與落地實(shí)踐，第四范式本次與Google、ChaLearn攜手合辦AutoDL 2019挑戰(zhàn)賽，旨在進(jìn)一步擴(kuò)大自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)版圖，為推動(dòng)AI大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地奠定更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
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