從自動預處理到自動架構搜索，AutoML 期待將算法工程師「嵌入」到模型中，從而讓小白也能快速建個模。然而 AutoML 目前還面臨著很多難點，不僅是研究上，同時還在於工程上。我們希望強化學習和進化算法等基礎技術在計算效率上能得到極大的進步，同時也希望好用、快速等體驗得到工程化的大力支持。
本次機器之心線下技術分享會，我們邀請到了來自硅谷、專注於 AutoML 領域的 MoBagel 行動貝果的兩位重磅嘉賓，一同為大家介紹全流程 AutoML 技術，詳細解讀自動機器學習如何實現機器學習的全民化。在演講分享之後，我們還安排了 AutoML 實戰工作坊，通過實際案例的講解，幫助大家深入瞭解全流程 AutoML 技術的商業應用，並搶先親手體驗行動貝果 Decanter AI (數醒™) 自動化機器學習平臺。
主題演講 1：讓機器學習普及到每一張辦公桌
鍾哲民，MoBagel（行動貝果）CEO 兼聯合創始人。臺灣大學資訊系、政治大學傳播學院資策會兼任講師，中華電信數據分公司專案執行長。臺灣國立大學計算科學專業博士、麻省理工學院統計及數據科學專業 MircoMaster、加州大學伯克利分校 SkyDeck Accelerator Program 成員。入選多國創新合作計劃，如 SoftBank, Nokia, Orange, Microsoft 等。獲得硅谷多家知名創投投資，如 500 Startups, Singtel Innov8, CyberAgent, FundersClub 等。獲選 MVP 百大經理人、中小企業最佳投資潛力獎、科技部新創十酷等。Salesforce, Microsoft, AWS 等國際會議 IoT / AI 演講嘉賓。
本演講將為大家介紹 AutoML 的基本過程與概念，介紹完整的全流程 AutoML 系統的設計思路及主要機制。
主題演講 2：使用演化算法解決貝葉斯問題，突破異質性超參數空間的限制性。
郭安哲，MoBagel (行動貝果) ML總監。畢業於臺灣交通大學計算機科學專業。2017 年主辦 Samazin (統計機器學習理論) Workshop 並擔任主要演講嘉賓。畢業後任職於各樣通訊領域（NDN, 5G Protocol），並創立 Freelance Studio。曾在美國主導高微度生物統計分析軟件的開發。現在行動貝果，創立並建構整個自動化機器學習的建模引擎。
本主題演講關注在 AutoML 場景下，如何使用演化算法來解決貝葉斯問題，從而突破異質性超參數空間的限制性。
活動流程
13：30 – 14：00 簽到14：00 – 14：40 主題演講 114：40 – 15：15 主題演講 215：15 – 15：30 用戶分享15：30 – 15：40 茶歇15：40 – 17：10 實戰工作坊（名額有限，需單獨報名審核）17：10 – 17：30 自由交流
關於行動貝果 (MoBagel)
行動貝果 (MoBagel) 是一群由頂尖數據科學家、工程師、產品項目管理師組成的專業團隊。團員來自各地名校，斯坦福、伯克利、牛津、清華大學等。多年來行動貝果都專攻數據科學和機器學習技術，從 2015 年創立至今，行動貝果已經幫助超過 100 家企業將 AI 導入重要的企業決策中，合作客戶遍佈美國、日本、中國。
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