IEEE ISI 夺冠!深兰科技助推 AutoML进入更多产业领域
近日，IEEE ISI2019国际大数据分析大赛结果公布，深兰科技DeepBlue AI团队分别获得3项优异成绩，1项冠军和3项。IEEE电气与电子工程师学会是目前世界上最大的非营利专业技术协会，成员遍布160多个国家，是计算机、电信、生物医学、电力、消费电子等国际学术领域的领先权威机构。在电气和电子工程、计算机和控制技术领域，IEEE的出版物占全球出版物的近三分之一。IEEE ISI年度国际会议是安全信息学领域的旗舰会议，在过去的16年里，它已经从传统的智能和安全领域发展成为跨学科的协作和创新。第17届IEEE ISI会议将于7月1日至3日在中国深圳举行。
为了促进人工智能分析行业的发展，为学术交流和技术讨论提供良好平台，IEEE ISI大会启动了国际大数据分析大赛（IEEE ISI2019World Cup，IWC2019），向世界各地的大学、研究机构、企业和政府开放。来自中国、美国、巴基斯坦、英国和德国等7个国家的300多支队伍参加了比赛。今年的IEEE ISI竞赛分为两个领域：投资价值评估和诉讼类型预测。在企业投资价值评估大赛中，深兰科技DeepBlue AI团队获得了显著领先优势。
本次大赛将以3500家上市公司为基础，提供完整的信息，描述公司在财务、法律、股权、经营状况、舆论等方面的属性特征，并提供官方统计平台获得的数据。每个公司都有一个类别ID，参赛者必须合理地使用现有的数据集材料来选择有价值的信息进行功能构建和模型训练。与以往相比，数据维度的广度、信息的复杂性、数据特征类型的丰富性、数据量的小是竞争的主要难点。在这些困难的基础上，福兰科技团队成员采用自主开发的AutoML系统进行建模，包括自动数据清理、自动特性工程、自动特性选择、自动模型调优、自动模型融合等步骤，可以大大提高任务建模的效率，在竞争中也大大提高效果。最后，深兰以3.2585的好成绩获胜，以绝对优势领先第二名。成绩3.3626在一般比赛中，一线队的得分非常接近，需要综合考虑很多因素，如详细的数据分析、功能、算法模型优化等，很难扩大距离。深兰团队的领先优势是明显的，充分显示了团队算法的强大领先优势。这种AutoML技术不仅节省了大量的人力和物力，而且可以比大多数算法工程师构建的机器学习系统更快、更安全地构建。目前，AutoML已广泛应用于精准营销、金融风险管理、自动驾驶、疾病预测等商业场景，产生的模型效应接近甚至超过数据科学家，决策准确度超过人类专家规则的数倍。在本次比赛中，沈兰团队的模型从企业的各个维度提取信息，利用自主研发的AutoML系统挖掘各业务领域之间的复杂关系，自动提取高阶特征，为企业价值评估提供了一个新的、更准确的解决方案。DeepBlue AI团队表示：“在比赛中，这项技术经过了非常好的测试，验证了系统的稳定性和可行性。在未来，通过不断的优化和改进，我们可以为不同的业务场景设计更多的功能，如数据挖掘、信息提取、网络舆论。这将使实际场景的落地应用得到改善。对基于人工智能的技术的深入投资将帮助AutoML进入更多的工业领域。“