以深度學習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用領域。作為最受矚目的AI技術(shù)，AutoML（Automatic Machine Learning, AutoML），自動化機器學習，即用機器去自動化的完成模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)，讓模型設計自動化，替代人工方式進行模型設計的過程，從而大量節(jié)約人力，提高建模的效率。換言之，就是以AI設計AI,未來將有助于緩解目前AI開發(fā)者供不應求的局面。

AutoML在人工智能頂級編程人才匱乏的情況下應運而生，一般機器學習首先需要大量的訓練數(shù)據(jù)，再由機器學習工程師/數(shù)據(jù)科學家對數(shù)據(jù)進行分析，設計算法形成訓練模型；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，形成訓練模型，這樣即使不具備機器學習方面深入的專業(yè)知識也可以開發(fā)機器學習模型，它也有望縮短數(shù)據(jù)科學家用來創(chuàng)建模型的時間。未來預計會看到更多的商業(yè)AutoML軟件包、更龐大的機器學習平臺里面整合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”的重點論壇之一的智能機器人專場論壇在上海跨國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)在機器人應用落地，就智能機器人的發(fā)展現(xiàn)狀、市場趨勢、技術(shù)難點等核心環(huán)節(jié)進行了多方分析與探討。

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

南京大學（PASA大數(shù)據(jù)實驗室）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)研究和教學的團隊，自2009年開始全面進入大數(shù)據(jù)領域，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、分布并行化機器學習和數(shù)據(jù)挖掘算法、大數(shù)據(jù)機器學習系統(tǒng)、大規(guī)模文本語義分析、大數(shù)據(jù)行業(yè)應用等方面展開了廣泛的研究，并與與業(yè)界多家企業(yè)達成合作。

算法模型、業(yè)務場景、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)展機遇，從2008的萌芽到如今的行業(yè)大數(shù)據(jù)應用需求普遍出現(xiàn)，基本分析應用發(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)和應用發(fā)展的動力，將大數(shù)據(jù)和人工智能機器學習推上了新一輪發(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)落地應征了AutoML的強大適用性與商業(yè)價值。

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