自动化机器学习(AutoML)作为AI产业化的关键性技术，在该领域的探索及突破被认为是AI发展的领航灯。去年第四范式主办了"NeurIPS 2018 AutoML Challenge"、"PAKDD 2018 Data Competition"等AutoML重要赛事，今年第四范式将携手谷歌、ChaLearn联合举办全球首届AutoDL大赛——AutoDL2019挑战赛。
对于首届AutoDL大赛的期望，大赛组委会负责人之一——第四范式资深算法科学家涂威威表示：欢迎google加入，一起承办首届AutoDL挑战赛。过去AutoML比赛主要集中解决结构化数据的应用问题，本次AutoDL挑战赛参赛者将面临多种结构化和非结构化数据的新问题，挑战难度更大。今天，我们对机器“自动”学习技术的探索和发展旨在让机器更加智能，相信未来无论是在传统机器学习及深度学习领域，它都将为整个行业带来全新改变，这是我们承办挑战赛的初衷和期望。
据悉，本次AutoDL比赛的目标是利用深度学习解决多种结构化和非结构化数据的问题，涉及到结构化数据、文本、语音、图像等多个不同领域的多分类问题，大赛将提供大量预先格式化的公共数据集，并建立一个数据交换库，以实现元学习。参赛者最终提交自动深度学习方案，在多个全新的测试数据集上盲测，按盲测的效果进行最终排名。
近年来，深度学习在语音、图像等领域应用成果大家有目共睹，但技术门槛高、人才匮乏等多方面原因，成为阻碍其大规模落地的绊脚石。因此，实现自动化深度学习的技术AutoDL成为行业探索和研究的重要方向。第四范式自2015年成立就开始AutoML的研究探索和应用，目前已经发布了自动特征组合(FeatureGo)、自动时序特征(TemporalGo)、自动深度稀疏网络DSN(Deep Sparse Network)、自动半监督学习(Auto-SSL)等多项AutoML核心技术，并成功应用在反欺诈、个性化推荐等业务场景中，让普通开发人员开发的AI应用有接近甚至超过数据科学家的效果。
基于在AutoML领域的技术积累和与落地实践，第四范式本次与Google、ChaLearn携手合办AutoDL 2019挑战赛，旨在进一步扩大自动化机器学习的技术版图，为推动AI大规模产业化落地奠定更坚实的基础。
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