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KDD CUP首届AutoML竞赛启动,主办权“花落”第四范式

2019-04-03 16:08 / 树叶网络科技/ 技术分享

作为数据挖掘研究领域最具影响力的国际顶级赛事,素有“数据世界杯“之誉的KDDCup日前正式公布了KDDCup2019三项重大赛事,包括Auto-MLTrack、RegularMLTrack及HumanityRLTrack三场比赛,其中开赛22年以来首次引入的AutoMLCompetition挑战赛受到不少学术及工业界专业人士的关注。

AutoML(Automated/AutomaticMachineLearning,自动机器学习)旨在研究在没有专业知识的情况下、使用的低门槛甚至零门槛的机器学习算法,在AI人才紧缺的情况下,AutoML可以降低AI落地过程中对科学家的依赖,是2014年以来机器学习领域最炙手可热的研究对象之一。2018年1月,谷歌高调推出自动机器学习产品CloudAutoML,再次将这项技术推向更多人的视野中,目前AutoML已成为国内外科技巨头关注的焦点。由于日益受到学术界、工业界的广泛关注,NeurIPS、IJCAI等学术顶会从去年开始将AutoML视为重点。本次KDDCup选择将其纳入比赛内容,并为此打破历来数据挖掘方向赛事的传统,也是基于对AutoML技术发展趋势和落地价值的认可。对此,KDDCup主席TaposhDutta-Roy表示,AutoML是今年KDD关注的重点,也是一项AI落地的关键技术。

据了解,本次KDDCupAutoML挑战赛由国内AI独角兽企业第四范式主办,微软、AutoML领域最权威的学术组织ChaLearn协办,并为此次比赛设置了“史上”难度最高的比赛项目——基于时序关系型数据的AutoML。时序关系型数据在在线广告、推荐系统、金融市场分析、医疗等应用场景中非常常见,人们往往需要利用这样的数据去构建机器学习模型,并应用机器学习模型提升对应业务的效果。赛事主要负责人、第四范式资深算法科学家涂威威表示这是AutoML比赛历史上首次考虑时序关系型多表数据,会重点考察AutoML在实际应用场景中的能力,应对关系型、时序等多表类型数据的挑战,探索AutoML解决实际问题的价值。竞赛已于4月1日正式拉开帷幕,挑战赛分Feedback(反馈)、Check(校验)、AutoML(盲测)3个阶段,最终根据AUC排名选出冠军团队,并在7月20日公布比赛结果。

值得一提的是,KDDCup比赛向来由具备深厚学术积累和行业实践的顶级公司或高校承办,竞争极为激烈,历届承办方有微软、阿里等巨头企业和卡耐基·梅隆大学等知名高校。本次第四范式能打破这一传统获得承办权,主要是基于其在AutoML领域的耕耘及成果。据悉,第四范式自2015年起开展AutoML研究,自主研发了自动特征组合(FeatureGo)、自动时序特征(TemporalGo)、自动深度稀疏网络DSN(DeepSparseNetwork)等AutoML关键性支撑技术,并全球率先将AutoML应用于工业界,构建了反欺诈、个性化推荐等业务场景下的AutoML。根据公开材料,第四范式曾先后举办了PAKDD、NeurIPS等顶级学术会议的AutoML比赛,完成了从技术参与者到规则制定者的角色转换。

AI技术的发展,兴起于比赛,成功于行业,此前ImageNet赛事推动了一大批CV企业的成长,并且极大地促进了行业爆发。AutoML的产业发展延续了这个路径,此次首登“数据世界杯”的比赛舞台,KDD平台将有望吸引更多“全球最聪明的大脑”参与到AutoML进程中,AutoML或将落地于更广泛的行业和场景,迎来新的发展高峰。

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