8月28日，第15屆環(huán)太平洋國際人工智能會(huì)議(The Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence，簡稱PRICAI)在南京召開。作為亞太地區(qū)重要的AI綜合性學(xué)術(shù)會(huì)議，PRICAI每兩年舉辦一次，與會(huì)者們圍繞人工智能理論、前沿技術(shù)及其在應(yīng)用在環(huán)太平洋國家經(jīng)濟(jì)重要性等議題進(jìn)行深入探討。今天，最為引人關(guān)注的就是由“AI技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者”第四范式發(fā)起，計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室LAMDA(Learning And Mining from DatA)、ChaLearn、北京大學(xué)、INAOE共同組織的AutoML Workshop。
據(jù)悉，第四范式資深機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)師涂威威作為本次的Workshop的聯(lián)合主席，邀請(qǐng)了INAOE研究員Hugo Jair Escalante、埃因霍溫科技大學(xué)教授Joaquin Vanschore、懷俄明大學(xué)教授Lars Kotthoff、波爾圖大學(xué)Pavel Brazdil、南京大學(xué)俞揚(yáng)教授、南京大學(xué)李宇峰教授等多位權(quán)威學(xué)者，針對(duì)AutoML領(lǐng)域的前沿趨勢(shì)及技術(shù)進(jìn)行了分享。
近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)雖然已在推薦系統(tǒng)、在線廣告、金融市場(chǎng)分析等諸多領(lǐng)域取得了很多成功，但在這些成功的應(yīng)用中，人類專家參與了機(jī)器學(xué)習(xí)的所有階段，包括：定義問題、收集數(shù)據(jù)、特征工程、調(diào)整模型超參數(shù)，模型評(píng)估等。然而，這些任務(wù)的復(fù)雜性往往超出了非機(jī)器學(xué)習(xí)專家的能力范圍。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使用門檻高、專家成本高昂等問題成為了制約AI普及的關(guān)鍵因素。因此，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)AutoML應(yīng)運(yùn)而生，該技術(shù)讓沒有機(jī)器學(xué)習(xí)背景的人同樣可以輕松使用。
第四范式從很早便開始關(guān)注并深耕AutoML領(lǐng)域，通過從解決客戶業(yè)務(wù)核心增長的角度出發(fā)，構(gòu)建了反欺詐、個(gè)性化推薦等業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的AutoML，并將其賦能給企業(yè)的普通開發(fā)人員，取得了接近甚至超過數(shù)據(jù)科學(xué)家的業(yè)務(wù)效果。目前，已經(jīng)研發(fā)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)等AutoML支撐技術(shù)。其中，F(xiàn)eatureGo算法，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器自動(dòng)組合特征的功能，有效解決了人為添加組合特征門檻高、耗時(shí)長等問題。FeatureGo也增加了模型的可解釋性，提升易用性，進(jìn)一步降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用門檻。
與專注于圖像、語音、翻譯、視頻、NLP等領(lǐng)域的Google AutoML相比，第四范式的AutoML除了支持語音、圖像、NLP等領(lǐng)域的應(yīng)用外，更為注重通過AutoML技術(shù)，使機(jī)器具備商業(yè)智能決策的能力。與此同時(shí)，第四范式還通過在NIPS、PAKDD等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議舉辦AutoML數(shù)據(jù)挖掘大賽的方式，吸引更多的研究人員和業(yè)界同行關(guān)注AutoML這一重要的研究方向，降低機(jī)器學(xué)習(xí)過程對(duì)于AI專家的依賴，解決因人才緊缺造成的AI應(yīng)用高門檻。而比賽關(guān)注的焦點(diǎn)也從“人肉找到最優(yōu)參數(shù)”轉(zhuǎn)移到“設(shè)計(jì)出最佳自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)程序”。
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