大讲堂 | PAKDD 2019 AutoML3+冠军团队解决方案分享

2019 年 5 月 6 日 AI研习社

分享主题

PAKDD 2019 AutoML3+冠军团队解决方案分享


分享背景

在本次公开课中,讲者将分享DeepBlueAI团队在这次竞赛中的主要工作,包括整个AutoML框架及其详细技术介绍。


分享嘉宾

罗志鹏,深兰北京AI研发中心技术负责人,深兰科技机器学习科学家,北大硕士,曾获PAKDD,KDD,NeurIPS,CIKM等顶级会议竞赛冠军,以一作发表KDD Oral一篇,共同一作WWW一篇,多年机器学习实战经验


分享提纲

  • DeepBlueAI团队介绍

  • 在PAKDD竞赛中取得的成绩

  • AutoML框架

  • AutoML详细技术介绍


分享时间

(北京时间)05 月 07 日(星期二)晚上 20:00

扫码加入小组,直播回放都不错过,还能向讲师提问,与组员交流。


直播链接

http://www.mooc.ai/open/course/655

↘  扫码直达  ↙

点击阅读原文,直达本期大讲堂直播间

登录查看更多
2

相关内容

亚太知识发现和数据挖掘会议(PAKDD)是数据挖掘和知识发现领域成立时间最长、最具领导地位的国际会议之一。它为研究人员和行业从业者提供了一个国际论坛,以分享他们来自所有KDD相关领域的新思想、原始研究成果和实际开发经验,包括数据挖掘、数据仓库、机器学习、人工智能、数据库、统计、知识工程、可视化、决策系统和新兴应用程序。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/
专知会员服务
80+阅读 · 2020年6月20日
【机器学习课程】机器学习中的常识性问题
专知会员服务
73+阅读 · 2019年12月2日
今晚20点大讲堂 | 时序预测中深度学习介绍
AI研习社
5+阅读 · 2019年6月20日
直播 | 基于全局特征的大规模图像检索
AI科技评论
9+阅读 · 2019年2月14日
明早10点大讲堂 | 训练深度脉冲神经网络
AI研习社
10+阅读 · 2019年1月24日
大讲堂 | 基于医疗知识的疾病诊断预测
AI科技评论
10+阅读 · 2019年1月22日
直播 | 大讲堂:基于小波变换的图卷积神经网络
AI科技评论
8+阅读 · 2019年1月3日
猿桌会 | 语音识别技术分享
AI研习社
5+阅读 · 2018年11月14日
大讲堂 | 渐进式神经网络结构搜索
AI研习社
5+阅读 · 2018年9月18日
Tutorial on NLP-Inspired Network Embedding
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月16日
Adaptive Neural Trees
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月10日
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月11日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月24日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
80+阅读 · 2020年6月20日
【机器学习课程】机器学习中的常识性问题
专知会员服务
73+阅读 · 2019年12月2日
相关资讯
今晚20点大讲堂 | 时序预测中深度学习介绍
AI研习社
5+阅读 · 2019年6月20日
直播 | 基于全局特征的大规模图像检索
AI科技评论
9+阅读 · 2019年2月14日
明早10点大讲堂 | 训练深度脉冲神经网络
AI研习社
10+阅读 · 2019年1月24日
大讲堂 | 基于医疗知识的疾病诊断预测
AI科技评论
10+阅读 · 2019年1月22日
直播 | 大讲堂:基于小波变换的图卷积神经网络
AI科技评论
8+阅读 · 2019年1月3日
猿桌会 | 语音识别技术分享
AI研习社
5+阅读 · 2018年11月14日
大讲堂 | 渐进式神经网络结构搜索
AI研习社
5+阅读 · 2018年9月18日
相关论文
Tutorial on NLP-Inspired Network Embedding
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月16日
Adaptive Neural Trees
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月10日
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月11日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员