http://www.theautoshopmanager.com | http://m.theautoshopmanager.com | http://wap.theautoshopmanager.com | http://3g.theautoshopmanager.com | http://theautoshopmanager.com

<small id='ph8og9wn'></small><noframes id='ph8og9wn'>

  • <tfoot id='ph8og9wn'></tfoot>

      <legend id='ph8og9wn'><style id='ph8og9wn'><dir id='ph8og9wn'><q id='ph8og9wn'></q></dir></style></legend>
      <i id='ph8og9wn'><tr id='ph8og9wn'><dt id='ph8og9wn'><q id='ph8og9wn'><span id='ph8og9wn'><b id='ph8og9wn'><form id='ph8og9wn'><ins id='ph8og9wn'></ins><ul id='ph8og9wn'></ul><sub id='ph8og9wn'></sub></form><legend id='ph8og9wn'></legend><bdo id='ph8og9wn'><pre id='ph8og9wn'><center id='ph8og9wn'></center></pre></bdo></b><th id='ph8og9wn'></th></span></q></dt></tr></i><div id='ph8og9wn'><tfoot id='ph8og9wn'></tfoot><dl id='ph8og9wn'><fieldset id='ph8og9wn'></fieldset></dl></div>

          <bdo id='ph8og9wn'></bdo><ul id='ph8og9wn'></ul>

        1. 您所在的位置: 新闻频道 > 嘉兴新闻 > 图说嘉兴 > 正文
          买马晚上开什么码
          嘉兴在线新闻网     2019-04-23 13:07:56     手机看新闻    我要投稿     飞信报料有奖

          买马网站今晚开什么码,买马2019年38期开什么码?,买马白姐开码资料,今天晚上买马开什么码,买马开奖号码开了什么码,晚上买马开什么,晚上买马开什么2019,明天晚上买马开什么号?,明天晚上买马开多少号?,

          中国队伍包揽前三 PAKDD 2019 AutoML挑战赛圆满落幕

          近来,亚太地区数据发掘范畴的尖端国际会议——第23届亚太地区常识发现与数据发掘国际会议(Pacific Asia Knowledge Discovery and Data Mining,PAKDD)在澳门成功举行。本次大会,南京大学人工智能学院院长周志华首要做了开幕致辞,第四范式首席科学家杨强教授、普渡大学副教授 Jennifer Neville、罗格斯大学大学终身教授熊辉、罗维拉·维尔吉祥大学名誉教授 Josep Domingo-Ferrer等闻名科学家先后在现场共享了关于常识发掘范畴最新的考虑与技能开展。除此之外,大会另一个重要亮点是由第四范式、ChaLearn、微软、亚马逊联合举行的“PAKDD 2019 AutoML Challenge”应战赛,现场发布了大赛终究成果并重行了颁奖仪式,深兰科技 DeepBlueAI 、微软亚洲研讨院、北航组成的ML Intelligence以及清华大学的 Meta_Learners 三只来自我国的部队包办了本次比赛前三名,充沛展现国内涵AutoML研讨范畴的实力。

          据悉,本次AutoML大赛共招引了全球127支部队参与,提交超550个比赛计划,终究有31支部队进入决赛进行终究的比拼。比赛共分为Feedback phase、Test phase、AutoML phase三个阶段,终究成果依照AutoML phase的AUC成果进行评价排序得出,前三名成果排序在Feedback phase、AutoML phase两个阶段均一起。

          本次比赛标题是靠近实践使用的终身主动机器学习(AutoML for Lifelong Machine Learning),旨在处理实践使用过程中,数据散布不断改变的动态环境给主动化机器学习带来的难题。在规划能够自主完结终身机器学习的计划中,需统筹核算功率、多种特征类型、概念漂移(Concept Drift)、终身机器学习设定等许多应战。

          以本次大赛冠军DeepBlueAI计划为例,包含了主动特征工程、主动特征挑选、主动模型调参、主动模型交融等过程的AutoML结构,并对数据类别不均衡、概念漂移、时刻空间等方面进行了针对性的处理和优化,一起也有针对性的对概念漂移问题进行处理,而且利用了多种战略对运转时刻和运转内存进行了有用的操控,以保证处理计划能在规则时刻和有限内存下完结整个流程,并终究在应战赛中锋芒毕露。

          除了DeepBlueAI外,ML Intelligence本次参赛计划也供给另一类的办法,咱们都知道AutoML体系从每一批数据的输入到每一批的输出,完结端到端的主动化,彻底不需要人参与,其间中心是主动算法,包含主动装备,主动调参,主动特征衍生和主动挑选等。本次比赛计划中,ML Intelligence为了能习惯一个长时学习和在线学习的场景,能够习惯特征或许样本的概念漂移,提出了一种根据模型的(model based)的办法,这与传统的根据散布(distribution based)的概念漂移检测办法不同,不需要用人的经历来做一些散布目标就能够完结漂移特征的主动检测。实践操作是练习一个特别简略的GBDT模型,来区别两个时刻窗的样本,经过特征重要性排序来排序散布偏移的巨细。然后为了习惯场景,对高阶衍生特征和原始重要特征做了不同的处理。

          别的,Meta_Learners团队本次规划了一套根据梯度前进树(Gradient Boosting Tree)、概念搬迁自习惯的主动机器学习(AutoML)体系。在传统AutoML结构基础上,结合本次比赛的特色进行了针对性的规划。首要,在特征工程方面针对类别特征高基数、长尾散布的特色选用了频数编码;并规划了主动特征工程模块,能够针对不同数据集的特色,高效地提取出有助于前进模型猜测作用的多种特征组合;在概念搬迁自习惯方面,选用自习惯的流式协同编码技能,前进数据集的表征一起性,然后前进了猜测功能。在超参数调理上,团队规划了一种结合了先验常识和主动查找的层次化主动调参战略,然后保证整个体系运转的功率和鲁棒性。

          关于本次应战赛获得成果以及计划作用,大赛负责人、第四范式资深算法科学家涂威威表明:虽然大赛周期覆盖了我国春节假期以及学生的期末放假时期,整个参赛部队的提交量仍然超过了上一年的NeurIPS的AutoML比赛,咱们比赛十分剧烈;一起,因为NeurIPS 2018的冠军部队也发布了他们的计划,咱们也看到这一届的前三作用都远远超出了NeurIPS 2018年的冠军处理计划作用;在全体计划上,这次前三在时序特征处理、不平衡数据处理以及对概念漂移问题的处理比较NeurIPS AutoML的处理计划都有了十分多的立异与前进。未来期望咱们更活跃活跃参与往后的AutoML比赛,一起推进AutoML技能在AI工业中落地和使用。

          近年来,AutoML学术研讨和使用逐步从前沿研讨迈入了职业干流开展的阶段,越来越多的研讨机构和企业都纷繁开端AutoML的研讨工作,以国外ChaLearn、Google和国内第四范式为代表的AutoML先行者则竭尽全力推进职业开展和使用落地。PAKDD 2019 AutoML应战赛是本年AutoML的首场应战赛,接下来会迎来本年KDD CUP 2019 AutoML和 NeurIPS 2019 AutoDL两场AutoML年度大赛,其间KDD CUP是初次举行AutoML应战赛,不只创始了该项赛事22年前史的先河,更印证了AutoML进入学术研讨和职业使用的上升期。

          值得欣喜的是,AutoML在国内的开展一向处于领先水平,在以第四范式为代表国内AI企业的活跃带动和默默耕耘下,一方面将技能研讨成果敏捷落地实践出产使用,另一方面与海外尖端学术安排联合,在全球范围内的尖端会议中安排AutoML比赛,大力推进职业开展,成为了AutoML技能死后最坚决有力的支持者。本次PAKDD 2019 AutoML比赛前三名被我国队包办,充沛展现了我国在AutoML范畴的演示力气。

            (本报记者 赵薇薇)

          A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z


          来源:中国?长兴        责任编辑:赵主