多表自动机器学习应用研究

所属专题:人工智能应用

嘉宾 : 罗远飞 | 第四范式科学技术部/资深研究员

会议室 : 唐4

讲师介绍

专题演讲嘉宾:罗远飞

第四范式科学技术部/资深研究员

研发多个针对表数据的自动机器学习算法并产品化,显著提升了自动机器学习建模效果;参与设计开发了第四范式独有的大规模分布式机器学习框架。参与举办了 KDD Cup 2019 和世界人工智能大会 AutoNLP 赛题。多次获得数据挖掘竞赛第一名,是国内首届迁移学习算法大赛冠军。在 KDD/ACL/EMNLP 上发表文章,并申请十几项国内外专利。

议题介绍

演讲:多表自动机器学习应用研究

在诸如推荐系统,在线广告,金融反欺诈等机器学习应用中,数据集可以跨越多个相关表来显示事件的时间安排。而传统方法则需要专家们通过繁琐的手法来获取有意义的特征。我们提出基于多表自动机器学习算法,能够自动发现表间关系来自动进行特征合成。在没有域信息的情况下,多表自动机器学习算法,能够自动生成有用的时序特征和跨表格有效拼接与聚合特征。并且在规定时限和资源消耗下,自动选择最佳的机器学习模型。凭借创新性的多表 AutoML 技术,我们能够产生更加高效的、实用的、端到端的自动机器学习方案。

演讲提纲:

  1. 基于多表的自动机器学习背景综述
  2. 自动拼表
    • 多表视图
    • 多表时序拼接
  3. 自动特征
    • 特征衍生
    • 特征选择
  4. 自动机器学习平台
    • 打造人人可用的 AutoML 平台
  5. 基于多表的自动机器学习应用案例

听众受益点:

  1. 了解自动机器学习,特别是多表自动机器学习现状和挑战
  2. 了解多表自动机器学习技术(平台及应用案例)
  3. 了解以上技术在工业界的落地情况
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