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AutoML取得最新进展 深兰科技助推复杂场景下智能化应用
2019-04-17 17:53   搜狐      我要评论()
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4月17日,2019年亚太常识发现和数据挖掘会议(PAKDD)在澳门落下帷幕,会议上公布了PAKDD 2019 AutoML3+ 挑战赛最终获奖名次和团队:深兰科技 DeepBlueAI 团队斩获第一名,由MicroSoft亚洲研究院、北航组成的 ML Intelligence 团队位居二名,由清华大学组成的 Meta_Learners 团队获得第三名。

作为数据挖掘和常识发现领域历史最悠久,领先的国际会议之一,PAKDD 2019也是一次全球范围内专注AutoML的比赛。此次的PAKDD比赛中,AutoML将自动化机器学习扩展到了多种数据类型,引入了不同类型的特征预处理以及多角度的特征工程组合,在不需要专家的干预和引导下將AutoML运用到更多的场景。

实验结果提高预测精准度 深兰科技荣获第一

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Feedback phase排行榜

本次比赛在五个不同任务数据集上以AUC作为评分指标,五个任务的 Rank(在所有队伍中的排名)值进行平均作为最后的排名依据。位居榜首的DeepBlueAI 团队在Feedback phase的 5 项测试任务中斩获了 4 项第一、1 项第二的成绩。

谈及为何取得在4项任务上平均领先第二名1.97%显著的领先优势(通常竞赛TOP队伍只能拉开千分位、万分位的差距),冠军团队表示,深兰科技是国内较早实现人工智能商业化落地的企业,不仅专注算法研究,也关注日常人工智能场景的落地化应用,为此积累了大量具有稀疏特征列和大量可能特征值的数据集,“数据分布会随着时间的推移而缓慢变化,大家要做的是如何让算法更好地去适应不同的环境。比赛成绩是团队长期从事数据科学、深度学习算法研发的一次有效体现,也验证了在实际应用领域的领先优势。

与此同时,在近三个月的比赛过程中,各参赛团队迸发出许多有用的想法,并依此建立了有效的模型,间接的推动了 AutoML 领域的发展。

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深兰科技团队发表演讲

据先容,深兰科技团队设计的终身机器学习框架通过融合不同时期的数据以及结合DNN和LightGBM的训练来自适应概念漂移,并引入了自适应采样来缓解类别不平衡,同时在一定时间间隔上让模型重复训练去适应概念漂移,实现终身机器学习。这种终身机器学习方法可以提高人工智能产品商业应用落地时对环境的自适应能力,可以真正实现人工智能算法的自我学习功能。

“根据模型学习出的好的分类器,可以用于疾病预测中,数据集和精准度比过往提高数倍。”据获奖团队先容,原先需要2-3年深度学习实现的数据集和精准度,应用了AutoML之后,可能只需要半个月。目前AutoML已经广泛应用在精准营销、金融风控、自动驾驶、疾病预测等业务场景中,做出了接近甚至超过数据科学家的模型效果,决策精准度超过人类专家规则数倍。

AutoML难点不断被突破 深兰科技提出系统方案

继GOOGLE公布AutoML vision进入公开测试后,MicroSoft也宣布打造AutoML开源工具包,就在本月初,AI新葡萄京手机版旷视科技发布AutoML最新成果……如何应用AutoML提高人工智能的落地成为各科技大厂和人工智能企业的探索重点。

在AutoML的难点不断被攻克,越来越多企业视之为主流的同时,长期专注基础研究和应用开发的深兰科技提出,将把AutoML作为开发工具,在新葡萄京手机版搭建的世界级核心算法平台上推出系统性的解决方案,赋能AI交通、AI医疗、AI工业、AI社区等领域。

深兰科技的人工智能产品横跨九大领域,使用场景复杂。终身机器学习方法可以在定期收集的数据基础上,做到算法的自我更新和自我适应,从而达到人工智能产品真正的智能化和个性化,而非单一场景的智能化。与此同时,深兰科技表示会不断加大对AutoML的技术投入,搭建有效的模型加速AI技术的落地,并且通过平台助力,低成本,快速,可靠的衍生出适合企业的场景化应用,给更多的中小型企业提供定制化的解决方案。

相关报道:

  • GOOGLE推广AutoML:机器学习帮助人类解决人才空缺2017-11-06

投稿:news@newhua.com

关键词: AutoML 深兰科技助

责任编辑:资讯中心

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