宝兰德部署应用sessionid生成规则宝兰德科技有限公司

转载

云端筑梦者 2024-08-27 15:45:40

宝兰德部署应用sessionid生成规则宝兰德科技有限公司_深度学习

PAKDD 2019 AutoML3+ 挑战赛在 4 月 17 日公布了最终结果。Feedback phase 和 AutoML phase 的 Top3 排名相同，深兰科技 DeepBlueAI 团队斩获第一名，微软亚洲研究院、北航的 ML Intelligence 团队位居二名，清华大学组建的 Meta_Learners 团队获得第三名。

宝兰德部署应用sessionid生成规则宝兰德科技有限公司_机器学习_02

Feedback phase 排行榜

一家 AI 创业企业、一家研究机构、一支高校团队位居前三，可见 AutoML 在 AI 领域的强大影响力，吸引了产学研各界的精英纷纷投入研究，不愧深度学习“新一代王者”的称号。

而 DeepBlueAI 团队的登顶，从某种程度反映了AI技术的成熟和转折：AI应用的落地，将是未来业界关注的重心。

AutoML：AI 技术创新新方向

通常情况下，深度学习模型是由机器学习专家精心设计出来的，这个过程需要花费大量的时间和经验。

基于此，谷歌大脑研究人员在 2017 年 5 月提出了 AutoML，其理念是将深度学习里复杂的算法部分剥离，研究者可以基于 AI 子系统，更高效地将数据用于算法训练，从而能够加快推出面向各行业的 AI 应用。

这一思路将大量机器学习专家从繁重的架构设计中解脱了出来，因而很快受到业界欢迎。过去两年来，业界将 AutoML 视作一种通用的机器学习技术平台进行了大量研究。

作为数据挖掘领域历史最悠久、最领先的国际会议之一，PAKDD 举办的 AutoML3+ 赛事，反映的是 AutoML 在业界日新月异的开发中所取得的最新进展。

据了解，本次赛事采用真实应用程序中收集的大规模数据集。相比于与之前的 AutoML 比赛，本次比赛的重点是概念漂移，即不再局限于简单的 i.i.d. 假设。

这要求参与者设计一种能够完全自主开发预测模型的计算机程序，利用有限的资源和时间，在终身机器学习环境下进行模型训练和评估。

赛事将对各个团队的算法可扩展性、不同的特征类型、概念漂移、终身环境四大维度进行挑战。

DeepBlueAI 夺冠看 AutoML 进展

从赛事公布的信息来看，深兰科技 DeepBlueAI 团队的 AutoML 框架，包括自动特征工程、自动特征选择、自动模型调参、自动模型融合等八个步骤。

在我们看来，其对 AutoML 技术的提升在三个方面尤其得到了体现。

一是自动特征工程，能够提出各类特征做特征间的高阶组合，自动提取跨时间、样本以及特征的高阶组合，以及提取重要特征进行高阶组合，避免了指数级的特征组合，且能挖掘三阶甚至四阶不同类型的特征组合，有效地提升模型性能。
二是基于序列后向选择算法等算法，对特征进行精确过滤，极大地加速了后续的模型训练和预测速度。同时对重要性极高的特征进行筛选，能够快速地筛选掉过拟合特征，从而大幅度提高模型性能。
三是进行自适应数据采样，兼具效率和效果。在数据采样的时候，仍然保留大量的高比例样本，并且将其分批，在加入模型中训练时，让模型轮流训练这些批次，这样能够尽可能保留更多的原始数据的信息，同时缓解了类别不平衡问题。

上述 AutoML 技术突破，对AI应用在各个垂直行业的落地，将产生积极的影响。

尤其考虑到深兰科技本身作为一家AI创业“独角兽”，已经在智能驾驶、智能制造、智能机器人、智能语音等九大领域有了不少实际应用案例。

作为本次赛事冠军，对比 Feedback phase 的 Top3 队伍的 AUC 指标，深兰科技 DeepBlueAI 团队在 Set1、Set3、Set4、Set5 的 4 个数据集上分别领先各 Set 第二名 0.57%、1.91%、1.22%、4.18%，Set2 只比最好的低 0.05%。

AUC 指标是一项相对而言很难提升的指标，通常在竞赛中 top 队伍只能在该指标上拉开千分位、万分位的差距，而 DeepBlueAI 团队在 Set1，3，4，5 这 4 个不同任务上平均领先第二名 1.97%，具有非常明显的优势。在 AutoML phase中，DeepBlueAI 团队总成绩也排名第一。

AI 的中国实践

本届赛事不仅反映出 AutoML 的最新技术进展，也显示出中国在 AutoML 领域的整体性突破。

近年来，中国在 AI 领域取得了令人瞩目的飞跃，不仅出现了本届冠军深兰科技这样的多家独角兽企业，同时在AI应用方面也如火如荼。AI作为一种通用技术和各行业数字化转型的重要技术被广泛认可。

IDC 公司 2017 年曾预计，未来五年 AI 将提升各行业运转效率，其中教育业提升 82%，零售业 71%，制造业 64%，金融业 58%。

基于对 AutoML 技术的开发突破，深兰科技得以在领先的系统框架下，打造一个个AI子系统和终端产品。

目前，深兰科技已推出了一系列 AI 产品方案，例如熊猫智能公交车、熊猫扫路车、深兰洗地机器人、深兰高铁兜售机器人、深兰物流机器人、脑肌对话仪、深兰手脉闸机、追声等一系列“黑科技”产品。

宝兰德部署应用sessionid生成规则宝兰德科技有限公司_机器学习_03