OneClick.ai系列讲座:时序预测-深度学习篇

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随着现在销售预测的问题复杂化,传统时序模型:AR,MA,SARIMA等问题与挑战愈发明显,往往很难处理非常复杂的关系。用机器学习来处理时序预测是一个非常不错的方向,并且机器学习本身也具有很多优点。

主题:

时序预测-深度学习篇

主讲人:后昌涛

加州大学河滨分校理论物理博士

曾就职于eBay,从事时序以及自然语言处理方向的机器学习研究。现为oneclick.ai 首席数据科学家。目前专注于深度学习在时序分析、文本分析、图像等领域的应用以及自动化机器学习(AutoML)

主题大纲:

  • 时序预测介绍
  • 递归神经网络
  • 卷积神经网络
  • OneClick.ai解决方案

OneClick.ai系列讲座: 从0到1,掌握自动化机器学习

AutoML:让人工智能无处不在

主讲人

姜宁

OneClick.ai CTO、联合创始人

超过15年的机器学习科研和团队管理经验。曾负责美国微软Bing的搜索广告相关度算法,法国、意大利本地搜索、餐饮搜索、地图即时搜索等业务。

主题

第一讲:AutoML的来龙去脉

在 AI 技术人才短缺,传统行业落地进展缓慢的背景下,自动化的机器学习和深度学习技术(AutoML和AutoDL)日益受到学术界和工业界的重视。AI 的核心是算法的设计。AutoML 和 AutoDL 降低了应用 AI 的门槛,使得不具有人工智能专业知识的开发者也能独立、方便的完成人工智能项目的开发和部署。凭借这种低门槛、自动化的特性,自动化机器学习有望在未来几年中彻底颠覆传统的开发方式,让人工智能真正普及起来,变得无处不在。

AutoML 系列包括两次分享。这是第一次分享,目的是对现有技术进行总结,寻找出其共性。第二次分享中我们会深入讨论几个关键算法,以及进一步改进的方向。

主题大纲

1)什么是 AutoML 以及 AutoML 能解决的问题

2)传统机器学习中的 AutoML

3)深度学习中的 AutoML 及挑战

4)增强元学习,一个统一的 AutoML 学习框架

授课教师

加州大学河滨分校理论物理博士。曾就职于eBay,从事时序以及自然语言处理方向的机器学习研究。现为oneclick.ai 首席数据科学家。目前...

现OneClick.ai的CTO曾领导Bing广告相关度算法由创新工场在美国投资的唯一一家人工智能平台OneClick.ai的CTO。拥有超...