作為數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域最具影響力的國際頂級賽事，素有“數(shù)據(jù)世界杯“之譽的KDD Cup日前正式公布了KDD Cup 2019三項重大賽事，包括Auto-ML Track、Regular ML Track及Humanity RL Track三場比賽，其中開賽22年以來首次引入的AutoML Competition挑戰(zhàn)賽受到不少學(xué)術(shù)及工業(yè)界專業(yè)人士的關(guān)注。

AutoML（Automated/Automatic Machine Learning，自動機器學(xué)習(xí)）旨在研究在沒有專業(yè)知識的情況下、使用的低門檻甚至零門檻的機器學(xué)習(xí)算法，在AI人才緊缺的情況下，AutoML可以降低AI落地過程中對科學(xué)家的依賴，是2014年以來機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最炙手可熱的研究對象之一。2018年1月，谷歌高調(diào)推出自動機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品Cloud AutoML，再次將這項技術(shù)推向更多人的視野中，目前AutoML已成為國內(nèi)外科技巨頭關(guān)注的焦點。

由于日益受到學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的廣泛關(guān)注，NeurIPS、IJCAI等學(xué)術(shù)頂會從去年開始將AutoML視為重點。

本次KDD Cup選擇將其納入比賽內(nèi)容，并為此打破歷來數(shù)據(jù)挖掘方向賽事的傳統(tǒng)，也是基于對AutoML技術(shù)發(fā)展趨勢和落地價值的認(rèn)可。對此，KDD Cup主席Taposh Dutta-Roy表示，AutoML是今年KDD關(guān)注的重點，也是一項AI落地的關(guān)鍵技術(shù)。

據(jù)了解，本次KDD Cup AutoML挑戰(zhàn)賽由第四范式主辦，微軟、AutoML領(lǐng)域最權(quán)威的學(xué)術(shù)組織ChaLearn協(xié)辦，并為此次比賽設(shè)置了“史上”難度最高的比賽項目——基于時序關(guān)系型數(shù)據(jù)的AutoML。

時序關(guān)系型數(shù)據(jù)在在線廣告、推薦系統(tǒng)、金融市場分析、醫(yī)療等應(yīng)用場景中非常常見，人們往往需要利用這樣的數(shù)據(jù)去構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，并應(yīng)用機器學(xué)習(xí)模型提升對應(yīng)業(yè)務(wù)的效果。

賽事主要負(fù)責(zé)人、第四范式資深算法科學(xué)家涂威威表示這是AutoML比賽歷史上首次考慮時序關(guān)系型多表數(shù)據(jù)，會重點考察AutoML在實際應(yīng)用場景中的能力，應(yīng)對關(guān)系型、時序等多表類型數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，探索AutoML解決實際問題的價值。競賽已于4月1日正式拉開帷幕，挑戰(zhàn)賽分Feedback（反饋）、Check（校驗）、AutoML（盲測）3個階段，最終根據(jù)AUC排名選出冠軍團隊，并在7月20日公布比賽結(jié)果。

值得一提的是，KDD Cup比賽向來由具備深厚學(xué)術(shù)積累和行業(yè)實踐的頂級企業(yè)或高校承辦，競爭極為激烈，歷屆承辦方包括微軟、阿里等巨頭公司和卡耐基·梅隆大學(xué)等知名高校。

大數(shù)據(jù)文摘據(jù)大賽的主辦資質(zhì)等問題采訪了本次的主辦方之一——第四范式資深算法科學(xué)家、也是本次AutoML主委會成員涂威威，他表示KDD Cup每年賽事需要大家提案，組委會會根據(jù)賽事挑戰(zhàn)性、實際應(yīng)用性、賽程規(guī)劃等多維度標(biāo)準(zhǔn)來篩選賽事方案。

第四范式作為首屆KDD CUP AutoML大賽的主辦方，將會肩負(fù)起賽事提案、數(shù)據(jù)提供、平臺搭建、賽事報名招募、競賽以及評選等全部流程重任。

“具體審核流程并不清楚，我們在KDD Cup賽事提案獲得了組委會及主席的認(rèn)可和信任，KDD Cup的Chair也充分表明了對AutoML應(yīng)用價值的肯定。”

AI技術(shù)的發(fā)展，興起于比賽，成功于行業(yè)，此前ImageNet賽事推動了一大批CV公司的成長，并且極大地促進了行業(yè)爆發(fā)。AutoML的產(chǎn)業(yè)發(fā)展延續(xù)了這個路徑，此次首登“數(shù)據(jù)世界杯”的比賽舞臺，KDD平臺將有望吸引更多“全球最聰明的大腦”參與到AutoML進程中，AutoML或?qū)⒙涞赜诟鼜V泛的行業(yè)和場景，迎來新的發(fā)展高峰。

對于這次新增賽題AutoML，涂威威也表示，反映了整個大行業(yè)的AI自動化趨勢。因為AI人才緊缺始終是AI落地的核心痛點，自動化工具就是試圖解決這樣的痛點，正在成為改變目前AI科學(xué)家瓶頸以及行業(yè)應(yīng)用門檻的關(guān)鍵技術(shù)，近年來AutoML已成為國內(nèi)外科技巨頭關(guān)注的焦點。

“AutoML是機器學(xué)習(xí)國際研究的前沿，需要更多的研究者參與到基礎(chǔ)算法研究和實際落地中來，我們深知需要整個學(xué)術(shù)界和工業(yè)界一起來推動技術(shù)的進步，因此我們做了很多實際的推動，KDD Cup最終選擇重點關(guān)注AutoML比賽，并引用我們的比賽作為AutoML大賽的示例與首秀，也從側(cè)面證明了我們這幾年推動的正向效果。”

最后，對于本次“史上最難比賽項目”，第四范式也為參賽者提供了一些小tip：

首先，歡迎更多對AutoML關(guān)注和有興趣的同學(xué)參加比賽，甚至加入我們一起推動AutoML的發(fā)展，共同探索AutoML無限可能。

需要提醒參賽者提交AutoML方案是需要注意的幾個關(guān)鍵點：

如何自動生成有效的時序信息？

如何將多個相關(guān)表信息有效整合？

如何解決數(shù)據(jù)分布隨時序緩慢變化的問題？

如何自動捕獲有意義的表間聯(lián)系？

如何自動高效地選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型和超參數(shù)？

如何讓方案更通用，即如何使其適用于未知的任務(wù)？

如何保持計算和內(nèi)存成本可接受？

希望所有參賽者能在本次挑戰(zhàn)賽中，充分展示自己的能力和風(fēng)采，取得更好的成績。當(dāng)然，AutoML技術(shù)的發(fā)展還有很多更具挑戰(zhàn)性的難題在前面等著我們，在今后比賽中我們會繼續(xù)與大家一起挑戰(zhàn)更高難度的問題，讓AutoML真正大幅降低了機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用門檻，賦能非機器學(xué)習(xí)背景的人可以輕松使用。

目前，KDD2019官網(wǎng)已經(jīng)放出了大賽的三個賽題，其中，AutoML比賽詳情頁面已經(jīng)發(fā)布。SIGKDD-2019將于2019年8月4日至8日在美國阿拉斯加州安克雷奇舉行。比賽預(yù)計將持續(xù)2-4個月，獲勝者將在2019年7月中旬被通知，并在KDD會議開幕式上接受頒獎，最終在會議期間在KDD杯研討會上展示他們的解決方案。