以深度學(xué)習(xí)為代表的新一輪人工智能浪潮洶涌，同時，在大數(shù)據(jù)與超強(qiáng)計算能力的支撐下，正在不斷賦能產(chǎn)品、企業(yè)與社會，人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛滲透眾多的垂直應(yīng)用領(lǐng)域。作為最受矚目的AI技術(shù)，AutoML（Automatic Machine Learning, AutoML），自動化機(jī)器學(xué)習(xí)，即用機(jī)器去自動化的完成模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)，讓模型設(shè)計自動化，替代人工方式進(jìn)行模型設(shè)計的過程，從而大量節(jié)約人力，提高建模的效率。換言之，就是以AI設(shè)計AI,未來將有助于緩解目前AI開發(fā)者供不應(yīng)求的局面。

AutoML在人工智能頂級編程人才匱乏的情況下應(yīng)運(yùn)而生，一般機(jī)器學(xué)習(xí)首先需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再由機(jī)器學(xué)習(xí)工程師/數(shù)據(jù)科學(xué)家對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，設(shè)計算法形成訓(xùn)練模型；這需要大量的專業(yè)知識。如果使用AutoML，就像是在使用一個工具，只需要將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集傳入AutoML，那么這個工具就會自動生成參數(shù)和模型，形成訓(xùn)練模型，這樣即使不具備機(jī)器學(xué)習(xí)方面深入的專業(yè)知識也可以開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它也有望縮短數(shù)據(jù)科學(xué)家用來創(chuàng)建模型的時間。未來預(yù)計會看到更多的商業(yè)AutoML軟件包、更龐大的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺里面整合AutoML。

2018年8月31日，作為“OFweek（第二屆）中國人工智能產(chǎn)業(yè)大會”的重點(diǎn)論壇之一的智能機(jī)器人專場論壇在上�？鐕�采購會展中心成功舉辦。本次專場論壇圍繞人工智能技術(shù)在機(jī)器人應(yīng)用落地，就智能機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀、市場趨勢、技術(shù)難點(diǎn)等核心環(huán)節(jié)進(jìn)行了多方分析與探討。

在本次論壇上，南京大學(xué)（PASA大數(shù)據(jù)實(shí)驗室）黃宜華教授發(fā)表了《自動化機(jī)器學(xué)AutoML研究進(jìn)展》的主題演講。

南京大學(xué)（PASA大數(shù)據(jù)實(shí)驗室）黃宜華教授

黃宜華教授為我們簡單介紹PASA（Parallel Algorithms Systems Applications）實(shí)驗室：作為國內(nèi)高校最早從事大數(shù)據(jù)技術(shù)研究和教學(xué)的團(tuán)隊，自2009年開始全面進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，在分布式大數(shù)據(jù)存儲和查詢、分布式文件系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)并行計算模式與系統(tǒng)、Hadoop/Spark/Alluxio性能優(yōu)化與功能增強(qiáng)、分布并行化機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法、大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、大規(guī)模文本語義分析、大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用等方面展開了廣泛的研究，并與與業(yè)界多家企業(yè)達(dá)成合作。

算法模型、業(yè)務(wù)場景、計算力、數(shù)據(jù)資源結(jié)合大數(shù)據(jù)處理技術(shù)棧才能形成大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用，與互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)將有20年的發(fā)展周期，將孕育很多發(fā)展機(jī)遇，從2008的萌芽到如今的行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求普遍出現(xiàn)，基本分析應(yīng)用發(fā)展落地階段，到未來的普及階段和成熟階段，大數(shù)據(jù)趨勢明顯。其強(qiáng)大的計算能力，已成為推動大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的動力，將大數(shù)據(jù)和人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)推上了新一輪發(fā)展浪潮。

從谷歌推出的Google Cloud AutoML到開源AutoML系統(tǒng)AutoKeras、Auto-Sklearn、Auto-Weka，一系列的工具化與商業(yè)落地應(yīng)征了AutoML的強(qiáng)大適用性與商業(yè)價值。

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