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    第四范式攜手谷歌、ChaLearn舉辦全球首屆AutoDL挑戰賽

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    2019.03.05

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    自動化機器學習(AutoML)作為AI產業化的關鍵性技術,在該領域的探索及突破被認為是AI發展的領航燈。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聯合舉辦全球首屆AutoDL大賽——AutoDL2019挑戰賽。

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    對于首屆AutoDL大賽的期望,大賽組委會負責人之一——第四范式資深算法科學家涂威威表示:歡迎google加入,一起承辦首屆AutoDL挑戰賽。過去AutoML比賽主要集中解決結構化數據的應用問題,本次AutoDL挑戰賽參賽者將面臨多種結構化和非結構化數據的新問題,挑戰難度更大。今天,我們對機器“自動”學習技術的探索和發展旨在讓機器更加智能,相信未來無論是在傳統機器學習及深度學習領域,它都將為整個行業帶來全新改變,這是我們承辦挑戰賽的初衷和期望。

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    據悉,本次AutoDL比賽的目標是利用深度學習解決多種結構化和非結構化數據的問題,涉及到結構化數據、文本、語音、圖像等多個不同領域的多分類問題,大賽將提供大量預先格式化的公共數據集,并建立一個數據交換庫,以實現元學習。參賽者最終提交自動深度學習方案,在多個全新的測試數據集上盲測,按盲測的效果進行最終排名。

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    近年來,深度學習在語音、圖像等領域應用成果大家有目共睹,但技術門檻高、人才匱乏等多方面原因,成為阻礙其大規模落地的絆腳石。因此,實現自動化深度學習的技術AutoDL成為行業探索和研究的重要方向。第四范式自2015年成立就開始AutoML的研究探索和應用,目前已經發布了自動特征組合(FeatureGo)、自動時序特征(TemporalGo)、自動深度稀疏網絡DSN(Deep Sparse Network)、自動半監督學習(Auto-SSL)等多項AutoML核心技術,并成功應用在反欺詐、個性化推薦等業務場景中,讓普通開發人員開發的AI應用有接近甚至超過數據科學家的效果。

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    基于在AutoML領域的技術積累和與落地實踐,第四范式本次與Google、ChaLearn攜手合辦AutoDL 2019挑戰賽,旨在進一步擴大自動化機器學習的技術版圖,為推動AI大規模產業化落地奠定更堅實的基礎。

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