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广州奶茶 加盟费用

2018-12-14 11:59:14
来源: 百度新闻
编辑:郑州加盟阿姨奶茶

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AI战力爆发,浪潮获NIPS 18自动机器学习全球挑战赛前三!

近日,NlPS 2018第三届自动机器学习挑战赛(AutoML3 - Lifelong ML with Concept Drift Challenge)成绩榜单公布,由浪潮集团联合北京邮电大学和中南大学的AI工程师团队“GrandMasters”以出色表现在三百余支参赛队伍中获得全球第三名。冠亚军分别为创业公司团队“audodidact.ai”和清华大学计算机系朱文武教授团队“Meta_Learners”。NIPS 2018大会将于12月2-7日在加拿大蒙特利尔举行,据预计本次大会将有近万人参加,成为最盛大的人工智能学术盛会,大会上将为本次挑战赛获奖者举行颁奖,前三名团队还将做口头报告。

AutoML挑战赛是自动机器学习领域的国际顶尖赛事,今年大赛首次登陆人工智能及机器学习领域顶级会议NIPS(即NeurIPS,Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会),吸引了来自清华大学、北京大学、麻省理工学院、德州农工大学、微软、腾讯、阿里巴巴、Autodidact.ai等顶尖高校、公司的众多优秀团队的参与。

自动机器学习(Automated Machine Learning, 简称AutoML)是近年来人工智能领域的研究热点之一,它能够使机器学习的工作流程实现自动化,降低对算法开发人员的依赖,缩短模型开发时间。但是在许多实际应用场景中,AutoML也会面临挑战。例如,数据按天、周、月甚至年依次到来,并且随着时间推移,数据分布会发生变化。在这种情况下,AutoML面临着持续学习或终生机器学习的挑战。这类问题在在线广告、推荐系统、情绪分析、欺诈检测、垃圾邮件过滤、交通监控、计量经济学、患者监控、气候监测等机器学习应用中很常见。本届比赛要求参赛者关注这类问题,设计自主实现终生机器学习的计算机程序,对算法通用性、自适应能力、鲁棒性、运行时间等都提出了很高的要求。

“GrandMasters”团队通过构建新的数据特征,在原始模型基础上使精度提升了27%,并对lightGBM模型进行微调工作,进一步将模型性能提升了10%。浪潮AI工程师独立设计了特征选择算法,通过降低数据特征维度将模型训练时间缩短了30%,并且提出了一种滑窗数据训练方法以平衡训练时间和计算精度,最终在提高模型性能和精度的同时降低了训练时间,从而在决赛中脱颖而出。

浪潮AI&HPC总经理刘军表示:“AutoML降低了机器学习的门槛,有助于进一步推动机器学习应用与行业智慧转型。作为专业的AI计算力厂商,浪潮一直专注于AI技术的开发应用,此次获奖标志着浪潮AI团队在AutoML领域的算法能力开始步入世界前列,将激励浪潮持续攻坚AI技术能力,与国内外各界共同促进行业AI计算应用和转型。”返回搜狐,查看更多

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AI战力爆发,浪潮获NIPS 18自动机器学习全球挑战赛前三!

近日,NlPS 2018第三届自动机器学习挑战赛(AutoML3 - Lifelong ML with Concept Drift Challenge)成绩榜单公布,由浪潮集团联合北京邮电大学和中南大学的AI工程师团队“GrandMasters”以出色表现在三百余支参赛队伍中获得全球第三名。冠亚军分别为创业公司团队“audodidact.ai”和清华大学计算机系朱文武教授团队“Meta_Learners”。NIPS 2018大会将于12月2-7日在加拿大蒙特利尔举行,据预计本次大会将有近万人参加,成为最盛大的人工智能学术盛会,大会上将为本次挑战赛获奖者举行颁奖,前三名团队还将做口头报告。

AutoML挑战赛是自动机器学习领域的国际顶尖赛事,今年大赛首次登陆人工智能及机器学习领域顶级会议NIPS(即NeurIPS,Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会),吸引了来自清华大学、北京大学、麻省理工学院、德州农工大学、微软、腾讯、阿里巴巴、Autodidact.ai等顶尖高校、公司的众多优秀团队的参与。

自动机器学习(Automated Machine Learning, 简称AutoML)是近年来人工智能领域的研究热点之一,它能够使机器学习的工作流程实现自动化,降低对算法开发人员的依赖,缩短模型开发时间。但是在许多实际应用场景中,AutoML也会面临挑战。例如,数据按天、周、月甚至年依次到来,并且随着时间推移,数据分布会发生变化。在这种情况下,AutoML面临着持续学习或终生机器学习的挑战。这类问题在在线广告、推荐系统、情绪分析、欺诈检测、垃圾邮件过滤、交通监控、计量经济学、患者监控、气候监测等机器学习应用中很常见。本届比赛要求参赛者关注这类问题,设计自主实现终生机器学习的计算机程序,对算法通用性、自适应能力、鲁棒性、运行时间等都提出了很高的要求。

“GrandMasters”团队通过构建新的数据特征,在原始模型基础上使精度提升了27%,并对lightGBM模型进行微调工作,进一步将模型性能提升了10%。浪潮AI工程师独立设计了特征选择算法,通过降低数据特征维度将模型训练时间缩短了30%,并且提出了一种滑窗数据训练方法以平衡训练时间和计算精度,最终在提高模型性能和精度的同时降低了训练时间,从而在决赛中脱颖而出。

浪潮AI&HPC总经理刘军表示:“AutoML降低了机器学习的门槛,有助于进一步推动机器学习应用与行业智慧转型。作为专业的AI计算力厂商,浪潮一直专注于AI技术的开发应用,此次获奖标志着浪潮AI团队在AutoML领域的算法能力开始步入世界前列,将激励浪潮持续攻坚AI技术能力,与国内外各界共同促进行业AI计算应用和转型。”返回搜狐,查看更多

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近日,NlPS 2018第三届自动机器学习挑战赛(AutoML3 - Lifelong ML with Concept Drift Challenge)成绩榜单公布,由浪潮集团联合北京邮电大学和中南大学的AI工程师团队“GrandMasters”以出色表现在三百余支参赛队伍中获得全球第三名。冠亚军分别为创业公司团队“audodidact.ai”和清华大学计算机系朱文武教授团队“Meta_Learners”。NIPS 2018大会将于12月2-7日在加拿大蒙特利尔举行,据预计本次大会将有近万人参加,成为最盛大的人工智能学术盛会,大会上将为本次挑战赛获奖者举行颁奖,前三名团队还将做口头报告。

AutoML挑战赛是自动机器学习领域的国际顶尖赛事,今年大赛首次登陆人工智能及机器学习领域顶级会议NIPS(即NeurIPS,Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会),吸引了来自清华大学、北京大学、麻省理工学院、德州农工大学、微软、腾讯、阿里巴巴、Autodidact.ai等顶尖高校、公司的众多优秀团队的参与。

自动机器学习(Automated Machine Learning, 简称AutoML)是近年来人工智能领域的研究热点之一,它能够使机器学习的工作流程实现自动化,降低对算法开发人员的依赖,缩短模型开发时间。但是在许多实际应用场景中,AutoML也会面临挑战。例如,数据按天、周、月甚至年依次到来,并且随着时间推移,数据分布会发生变化。在这种情况下,AutoML面临着持续学习或终生机器学习的挑战。这类问题在在线广告、推荐系统、情绪分析、欺诈检测、垃圾邮件过滤、交通监控、计量经济学、患者监控、气候监测等机器学习应用中很常见。本届比赛要求参赛者关注这类问题,设计自主实现终生机器学习的计算机程序,对算法通用性、自适应能力、鲁棒性、运行时间等都提出了很高的要求。

“GrandMasters”团队通过构建新的数据特征,在原始模型基础上使精度提升了27%,并对lightGBM模型进行微调工作,进一步将模型性能提升了10%。浪潮AI工程师独立设计了特征选择算法,通过降低数据特征维度将模型训练时间缩短了30%,并且提出了一种滑窗数据训练方法以平衡训练时间和计算精度,最终在提高模型性能和精度的同时降低了训练时间,从而在决赛中脱颖而出。

浪潮AI&HPC总经理刘军表示:“AutoML降低了机器学习的门槛,有助于进一步推动机器学习应用与行业智慧转型。作为专业的AI计算力厂商,浪潮一直专注于AI技术的开发应用,此次获奖标志着浪潮AI团队在AutoML领域的算法能力开始步入世界前列,将激励浪潮持续攻坚AI技术能力,与国内外各界共同促进行业AI计算应用和转型。”返回搜狐,查看更多

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自动机器学习(Automated Machine Learning, 简称AutoML)是近年来人工智能领域的研究热点之一,它能够使机器学习的工作流程实现自动化,降低对算法开发人员的依赖,缩短模型开发时间。但是在许多实际应用场景中,AutoML也会面临挑战。例如,数据按天、周、月甚至年依次到来,并且随着时间推移,数据分布会发生变化。在这种情况下,AutoML面临着持续学习或终生机器学习的挑战。这类问题在在线广告、推荐系统、情绪分析、欺诈检测、垃圾邮件过滤、交通监控、计量经济学、患者监控、气候监测等机器学习应用中很常见。本届比赛要求参赛者关注这类问题,设计自主实现终生机器学习的计算机程序,对算法通用性、自适应能力、鲁棒性、运行时间等都提出了很高的要求。

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新媒体编辑:周文超、杨森返回搜狐,查看更多

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