AutoML'nin geleceği ümit verici, mühendislerin geleceği nerede?
Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleme profesyonel teknik yetenekler yetersizdir.Üst düzey yapay zeka uzmanları bile büyük verilerin akıllı analizi ve makine öğrenimi modellemesinde esas olarak insan deneyimine güvenir.Modelleme süreci zaman alıcı ve zahmetlidir ve etkili yöntemlerden yoksundur. Bu olağanüstü sorunu çözmek için, yapay zeka otomasyon modellemesini (Learning for Learning veya AutoML) çözmek için makine öğrenimini kullanan yeni bir araştırma alanı yurtiçi ve yurtdışında ortaya çıktı.
Google'ın AutoML'yi ilk önerdiğinden bu yana, son iki yıldaki gelişimin çok hızlı olduğu söylenebilir ve yapay zeka alanında önemli bir araştırma noktası haline geldi. Google dahil tanınmış yerli ve yabancı şirketler ve bazı açık kaynak toplulukları, çeşitli etkili AutoML teknolojileri ve araçları başlattı. Önceden, AI teknolojisi ana kampı ( İD: rgznai100) ayrıca AutoML teknolojisi ve öğrenimiyle ilgili "AI Assistant değiştirilecek mi?" gibi birçok içerik bildirdi ve paylaştı. AutoML Startups ile Diyalog Exploring Intelligence Cube, "Review and Prospect: Hot AutoML nedir? | Technical Headlines "," Çok kapsamlı AutoML kaynakları, sadece bunu izleyin! "," AutoML çok popüler, aşırı övgülerin bir sonucu mu? "Bekle.
AutoML normalleşiyor Teknolojik gelişimin hızına ayak uydurmak ve mühendisler arasında öne çıkmak için mühendisler bu alanı nasıl öğreniyor ve ustalaşıyor? Bugün AutoML, zorba davranmanın bir sonucu mu? Mühendisin yarını ile yarın AutoML'si arasındaki çatışma ne kadar büyük?
İster merak ediyor olun, ister bir sürü sorunuz olsun, bu sefer açık bir şekilde cevaplayacağız. 5-7 Aralık ,içinde The Great Wall Hotel Pekin Organize 2019 Çin Büyük Veri Teknolojisi Konferansı (BDTC 2019) Özel kurulum AutoML Büyük Veri Otomasyonu Makine Öğrenimi Teknolojisi ve Sistem Forumu Forum, AutoML alanındaki yerel akademik ve iş liderlerini AutoML teknolojisini, sistem araçlarını ve uygulamalarını tartışmaya davet edecek.
forum Başkan
-
Huang Yihua, Büyük Veri Teknolojisi Araştırma Merkezi, Nanjing Üniversitesi yönetmen , PASA Big Data Lab profesörü ve doktora danışmanı
Kişisel profil: Huang Yihua, Nanjing Üniversitesi, Bilgisayar Bilimi ve Teknolojisi Bölümü, PASA Büyük Veri Laboratuvarı'nda profesör ve doktora süpervizörüdür. Çin Bilgisayar Topluluğu Büyük Veri Komitesi Daimi Komite Üyesi ve Genel Sekreter Yardımcısı, Jiangsu Bilgisayar Topluluğu Büyük Veri Komitesi yönetmen . Ana araştırma yönleri, büyük veri işleme, büyük veri makine öğrenimi ve metin anlamsal analizidir. 2009'un başlarında büyük veri teknolojisi araştırması alanına girmiş ve TPDS, ICDE, WWW, IPDPS, JPDC, PC ve diğer uluslararası akademik dergilerde büyük veri depolama, hesaplama, akıllı analiz teknolojisi ve uygulamasında bir dizi araştırma gerçekleştirmiştir. toplantı 40'tan fazla büyük veri ile ilgili araştırma makalesi ve 2 büyük veri kitabı yayınladı. Ulusal, il ve bakanlık düzeyinde bir dizi bilimsel araştırma projesine başkanlık etti ve Google, Intel, Microsoft, Huawei, Baidu, Toutiao, 360, ZTE gibi tanınmış yerli ve yabancı şirketlerle ve Spark ve Alluxio gibi uluslararası üne sahip büyük veri açık kaynak topluluklarıyla işbirliği yaptı. Birçok ortak araştırma.
Forum davetlileri
-
Konuk 1: Luo Yuanfei, Dördüncü Paradigma Kıdemli Araştırmacısı
-
Konuşma konuları: Otomatik Özellik Mühendisliği Uygulamasının Büyük Ölçekli Seyrek Verilere Uygulanması Üzerine Araştırma
-
Kişisel profil: Luo Yuanfei, Dördüncü Paradigmanın kıdemli araştırmacısı. Görev süresi boyunca, otomatik makine öğreniminin fiili işteki etkisini önemli ölçüde artıran çoklu otomatik makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesinden ve ticarileştirilmesinden sorumluydu; birçok kez yerli ve yabancı yarışmalarda birincilik kazandı ve ilk yurtiçi göç öğrenme algoritması yarışmasının şampiyonu oldu; K DD / ACL / EMNLP hakkında makaleler yayınlandı ve bir düzineden fazla yerli ve yabancı patent için başvurdu.
-
Konuk 2: Zhu Guanghui, Jiangsu Hongcheng Büyük Veri Araştırma Enstitüsü Genel Müdür Yardımcısı, Nanjing Üniversitesi PASA Büyük Veri Laboratuvarı Doktora
-
Konuşma konusu: Otomatik makine öğrenimi AutoML teknolojisinin araştırma ilerlemesi
-
Kişisel profil: Jiangsu Hongcheng Büyük Veri Araştırma Enstitüsü Genel Müdür Yardımcısı Zhu Guanghui, Nanjing Üniversitesi PASA Büyük Veri Laboratuvarı'nda doktora öğrencisi. Araştırma yönü, büyük veri paralel bilgi işlem ve otomatik makine öğrenimidir. TPDS, ICDE, JPDC, PARCO, ICPADS, Computer Journal ve diğer ünlü yerli ve yabancı akademik dergilerde yayınlanmıştır ve toplantı Birçok makale yayınladı ve birçok ulusal büyük veri araştırma ve geliştirme projesini üstlendi. 2017'nin başından bu yana, AutoML teknolojisinin araştırılması ve araştırılmasıyla uğraşmaktadır ve ünlü uluslararası AutoML yarışmasına (PAK DD 2018 AutoML, NeurIPS 2018 AutoML, K DD Cup 2019 AutoMLZ) mükemmel sonuçlarla ödüllendirildi. Geliştirilen AutoML algoritması ve sistemi, Huawei ve 360 gibi tanınmış yerli BT şirketlerine başarıyla uygulandı ve 5. Çin "İnternet +" da üniversite öğrencileri tarafından yenilendi Bir iş kurmak Yarışma altın madalya kazandı.
-
Konu tanıtımı: "AI Empowering Industry" nin uygulama modeli, gelecekte hızlı büyümeye öncülük edecek. Bununla birlikte, yapay zekanın yaygınlaşması ve uygulanması, yüksek teknik eşikler, ciddi profesyonel yetenek eksikliği, uzman deneyimine yoğun bağımlılık ve uzun modelleme döngüleri gibi darboğazlar ve kısıtlamalarla karşı karşıyadır. Yukarıdaki sorunları ve zorlukları çözmek için, son yıllarda Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) araştırma alanı, yani algoritma modellerinin seçimini ve parametre ayarını otomatik olarak tamamlamak için makinelerin kullanılması, böylece çok fazla işçilik maliyetinden tasarruf edilmesi, yapay zeka kullanma eşiğinin düşürülmesi ve büyük ölçüde ortaya çıkmıştır. Modelleme verimliliğini artırın. Bu rapor, otomatik hiper parametre ayarlama, otomatikleştirilmiş makine öğrenimi ardışık düzeni tasarımı ve model seçimi, otomatik özellik mühendisliği ve otomatik sinir ağı mimarisi dahil olmak üzere AutoML'nin son yıllardaki araştırma durumunu ve teknik yönlerini tanıtacaktır. aramak , Akademideki çeşitli teknik seviyelerde en son araştırma ilerlemesinin yanı sıra. Aynı zamanda bu rapor, Nanjing Üniversitesi PASA Büyük Veri Laboratuvarı'nın AutoML algoritmaları ve sistemlerindeki en son ilerlemelerine ve başarılarına da odaklanacak.
-
Misafir 3: Wang Jianzong, Ping An Teknolojisinin Baş Mühendis Yardımcısı, Federal Öğrenme Teknolojisi Departmanı Genel Müdürü, Shenzhen Yerel Lideri
-
Konuşma konusu: Yapay zeka, yapay zekayı güçlendirir: 0'dan 1'e kadar otomatik bir derin öğrenme platformu oluşturun
-
Kişisel profil: Wang Jianzong, Ph.D., Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zeka alanında doktora sonrası. Federal Öğrenme Teknolojisi Departmanının genel müdürü ve Shenzhen'de yerel bir lider olan Ping An Technology'nin baş mühendis yardımcısı. Büyük veri, bulut bilişim ve yapay zeka araştırma ve geliştirme alanlarında on yıldan fazla deneyime sahip, bankacılık, sigorta, yatırım, tıbbi ve AutoML platformunun mimarisi ve uygulamasında uzman olan akıllı şehir endüstrisinin inişi ve "AutoML ve AutoDL'nin derinlemesine anlaşılması: Otomatikleştirilmiş bir makine öğrenimi ve derin öğrenme platformu oluşturma" adlı kitabın yazarı. Bilgisayar alanında 200'den fazla buluş patenti var, 50'den fazla uluslararası makale yayınladı, CCF Bilim ve Teknoloji Ödülü'nü kazandı ve 2019'da ilk on yeni programcı arasında yer aldı.
-
Konu tanıtımı: Yapay zeka yaratıcılığıyla başlamanın bir yolu yok, ancak nadiren parlak projeler var, ancak uzun yapay zeka geliştirme döngüsü, yüksek maliyet, tekrarlayan ve hantal süreçten mi muzdarip? Otomatik makine öğrenimi (AutuoML) platformunun ortaya çıkışı, AI geliştirme eşiğini büyük ölçüde azaltacak, AI geliştirme döngüsünü kısaltacak ve bireysel kullanıcılara ve geleneksel işletmelere iyi haberler getirecektir. Bu konu, algoritma, çerçeve ve platform olmak üzere üç düzeyden 0'dan 1'e otomatik bir derin öğrenme platformunun nasıl oluşturulacağını açıklar. Sinir mimarisine odaklanın aramak (NAS), meta-öğrenme, mikro hizmetlere dayalı yapay zeka süreç otomasyonu ve yapay zekayı güçlendiren yapay zekayı gerçekleştirmek için AutoML odaklı dağıtılmış paralel çerçeve!
-
Konuk 4: Lv Hui, Veri Bilimi Departmanı Müdürü, Tianyun Sunac Veri Teknolojisi (Beijing) Co., Ltd.
-
Konuşma konusu: Kritik hastalık oranı modelinin otomatikleştirilmiş modellemesinin uygulanması
-
Kişisel profil: Lu Hui, Tianyun Büyük Veri Baş Veri Bilimcisi, Çin İletişim Üniversitesi İletişim ve Bilgi Sistemi Doktorası. Büyük veri madenciliği ve AI modelleme konusunda zengin proje deneyimine sahiptir. Şirketin AI serisi ürün platformunun planlanması ve geliştirilmesinden ve AI sahne projelerinin uygulanmasından sorumludur. Banka risk kontrolü, sigorta büyük verileri, enerji ve menkul kıymet varlık yönetimi alanında yapay zeka modellerinin sahne tabanlı pratik çalışmalarını yürütmek için ekibe liderlik etmek.
-
Konu tanıtımı: Geleneksel ampirik analizin kritik hastalık modeli yalnızca cinsiyet, yaş ve poliçe yılı gibi basit bilgileri dikkate alır.Sonuç olarak, aynı cinsiyet ve yaştaki sigortalı kişiler aynı kritik hastalık insidans oranına sahiptir ve gelecekteki kritik hastalık oranını etkileyecek olan sigortalının durumundaki değişikliği karşılayamaz. Etki. Geleneksel deneysel analiz yönteminden farklı olarak, bir tahmin modeli oluşturmak için sofistike ve anlık büyük veri bilgileri kullanırız ve sigortalının gelecekteki kritik hastalık oranını tahmin etmek için çok boyutlu bir süreç otomasyon modeli uygularız. Geleneksel verilerin çığır açan modellemesi sayesinde, veri kullanımı verimli bir şekilde iyileştirilir, Birleştirmek Modelleme süreci otomasyonunun gerçekleştirilmesi olan platform aracı ürünleri, sonraki iş personelinin modeli güncellemesi ve sürdürmesi için kolaylık sağlar.
Konferansın harika tam programını görün
(Sürekli güncelleme, tesis içi misafirlere ve konulara bağlıdır)
Büyük veri alanında son derece etkili bir endüstri etkinliği olarak BDTC, Çin'deki büyük veri teknolojisi ekosisteminin kurulmasına, gelişmesine ve olgunluğuna tanıklık ederek on iki oturumu başarıyla gerçekleştirdi. Bu konferans, akıllı çağa, büyük veri teknolojisinin gelişim eğrisine ve büyük veri ile toplumdaki çeşitli endüstriler arasındaki korelasyona odaklanarak akademi ve endüstriden 100'den fazla uzmanı bir araya getirecek. Birleştirmek En son uygulama ilerlemesi.
Açılışa 15 gün geri sayım 2019 Çin Büyük Veri Teknolojisi Konferansı'na (BDTC) 15 gün kaldı ve tanıtım faaliyetleri devam ediyor! 6.6 Sınırlı bir süre için indirimli biletler (1,400 yuan indirim), öğrenci biletleri yalnızca 599 yuan !
Konferans posta kutusu: bdtc2019 @ 126 .com
