AutoML工程实践与大规模行业应用

雷锋网AI研习社讯：AutoML是今年的机器学习的热点，该技术潜力很大，在工程实践能够产生巨大的价值。现阶段，业界主要在探讨AutoML的难点与方向阶段，目前还没有一家推出系统性的方案。在工程实践上，AutoML还没有成为机器学习流程自动化、智能化的主要推动力。在实际应用中，针对大数据大模型的AutoML优化在research与engineering两方面都很缺乏。

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AutoML工程实践与大规模行业应用

分享嘉宾

徐昊，云脑科技核心算法工程师，机器学习与高性能计算专家。在机器学习，自然语言处理，高性能分布式计算、图计算、随机优化等领域有着十余年研发经验。辛辛那提大学计算机工程博士，发表IEEE/ACM顶级论文20余篇，曾获第八届国际低能耗电子器件会议唯一最佳论文奖。曾任ANSYS软件首席工程师，主持了10亿级节点的分布式概率图计算系统的开发。

分享提纲

AutoML业界动态

AutoML算法前沿进展

AutoML大规模工程应用落地问题

云脑科技高效AutoML系统

云脑AutoML在推荐、游戏、金融等领域的应用

分享时间

（北京时间）12 月 04 日 （星期二）上午10:00

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