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2019年全年最准资料:为了让读者更清晰地看到 KDD CUP 的历年赛

浏览数:  发表时间:2019-08-27  

  KDD 2019 至今迈入第三天,在经历了首日 Tutorial Day 、次日 Workshop Day 的知识轰炸以及精彩的 Keynote 演讲后,我们终于迎来了大会的高潮时刻——被誉为数据挖掘领域「奥运会」的 KDD CUP。

  今年的特别之处,在于 KDD CUP 2019 拥有了专属的完整、独立议程,不再感觉只是大会的附属。同时,KDD CUP 2019 也破天荒首次设立三个赛道,供世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等前来参赛。而赛事结果也让人感到惊喜——三个赛道的冠军悉数被华人面孔拿下。

  揉碎了细看,KDD CUP DAY 如今拥有主席致辞、颁奖仪式、大会演讲、Spotlight、Panel 等一系列完整的闭环议程,从中也反映了 KDD CUP 在整个 KDD 大会中的分量。按此往下发展,KDD CUP 在未来完全拥有进一步自主独立的可能(搞事情!)。

  今年的 KDD CUP 一共获得来自 39 个国家 230 所学术/研究机构一共 2800 多支队伍的注册。其中 1200 支的活跃队伍(总数超过 5000 人)提交了约 17000 份解决方案。

  与这些“热闹”的数据相对的是,大会现场则要“冷静”很多。也许是宣传力度有所欠缺,再加上部分获胜队伍美签未能成功批下,所以当 AI 开发者记者今早来到大会现场时,人数要比想象中的少一些。

  首先打头阵的是 Iryna Skrypnyk,她深情回顾了 KDD CUP 自 1997 年举办以来的赛题,以及这些赛题是如何与当时的社会风潮紧密结合的。她表示,自己亲身参加了第一届 KDD CUP 竞赛,至今依然感谢 KDD CUP 带给她的指导意义。

  为了让读者更清晰地看到 KDD CUP 的历年赛题变化,AI 开发者特地做了完整梳理:

  紧接着发言的 Taposh Dutta-Roy,先用一张 PPT 提出一个很有意思的问题:最早通过竞赛方式组织人群解决问题的赛事是哪个?随后公布的答案显示,是英国经度委员会于 1714 年组织的“测定海上船只经度”赛事。

  Wenjun Zhou 在接下来的致辞中,代表组委会分享了今年在选择赛题上的考量。分享中她一再强调,如何让赛事在具有挑战性之余,同时在可控范围之内,是本次组委会考虑得最多的事情。

  百度以「智能出行」为主题布置了两大任务,分别为「场景感知的多模态出行推荐」与「开放应用挑战赛」。

  AutoML 的参赛者需要利用时序关系数据,设计一个能够自主(无人为干预)实现监督学习的 AutoML 计算机程序。2019年全年最准资料

  Humanity RL 赛道的参赛者需要为顺序决策制定任务开发出一套高性能工具,从而形成可能影响撒哈拉以南非洲疟疾政策的解决方案。

  此外,她也以分享了组委会最终决定设立三个赛道的原因。如下图所示,排在第一位的原因,是提案数的暴增,由此可见 KDD CUP 对于业内企业的吸引力。其中强化学习赛道为 KDD CUP 首创,值得一提的是,上午大会环节专门安排了一场与强化学习相关的主题演讲,可见强化学习在当下的受欢迎程度。

  接下来公布的数据从侧面反映了 KDD CUP 逐年壮大的趋势,其中今年的奖金池整体超过了 10 万美金。

  KDD CUP 2019 所有赛道的结果早已在官网公布,今早的颁奖环节,更多的是强调一种仪式感,让参赛者们也能拥有属于自己的舞台。

  然而令人尴尬的是,由于很多参赛者因为这个或那个原因未能到场(美签未被批是主要原因),导致相关环节只能匆匆结束。

  而作为百度承办的 Regular ML 赛道颁奖人代表,熊辉教授分享了一个有意思的数据,那就是百度今年提供的赛事奖金池为 KDD CUP 的历年之最,其中任务一的优胜队伍将能获得高达 10 000 美金的奖金!

  从单独设立 KDD CUP DAY、突破记录的参赛队伍与奖金池来看,KDD CUP 的影响力早已毋庸置疑。然而首创三赛道、首设强化学习赛道,也让我们看到今年的组委会并未固步自封,而是愿意不断挑战自己,在为业界解决系列重要问题之余,也树立起了新的数据科学赛事标杆。

  这让人忍不住期待,拥有了自己独立议程后的 KDD CUP,往后又会给我们带来哪些惊喜。

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