多表自动机器学习应用研究-罗远飞.pdf

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1、多表自动机器学习罗远飞第四范式 资深算法研究员个人经历 第四范式推荐算法负责人 从零研发了第四范式的AutoML算法平台 算法效果上，优于谷歌云 入选Gartner、Forrester全球AutoML平台代表厂商 负责了机器学习在金融、能源、制造、零售和媒体等多个领域的落地 服务客户包括工行、宁德时代、人民日报、百胜中国等 在KDD、SIGIR、ACL、EMNLP等发表多篇论文 竞赛 KDD Cup 2020强化学习世界冠军 国内首届迁移学习算法竞赛冠军 农行雅典娜杯算法竞赛冠军大纲 背景 多表自动特征 类型推断 多表视图 特征工程 资源感知的AutoML 企业级AutoML落地案例 总结背景

2、 机器学习：利用经验（数据）来改善系统的性能 Zhou机器学习数据(E)性能(P)任务(T)Mitchell背景 自动机器学习(AutoML)模型应用到实际环境背景 为什么要AutoML：供需不平衡 Gartner预测：2022年企业平均AI应用部署数量相比2019年增长9倍技术技术人才人才成本成本 优秀的人才极为紧缺 不同的人在同一个业务上的建模效果差距非常大 同一个人在不同业务上的建模效果差距也非常大 收益无法评估 计算资源成本、人力成本太高 企业不愿意持续大胆创新 技术眼花缭乱 数据科学家采用的数据标准化程度低 无法形成标准化沉淀，加速度差背景 为什么要做自己的AutoML产品 大多现有

3、产品不支持多表 不能很好的结合人的经验 上线困难 能处理的数据量有限，分布式不友好 我们的产品：企业级AutoML 支持多表自动拼接与自动特征工程 交互式自动机器学习，Human-In-the-Loop 支持一键上线，线上线下一致的数据处理逻辑 支持海量数据处理，并针对拼表、大规模分布式机器学习算法特殊优化背景 表数据 离散列:用户ID 连续列:身高 日期、时间戳、IP等 多表 表格多达上百个 字段类型不明确 链接关系复杂 1-1/1-M/M-1/M-M大纲 背景 多表自动特征 类型推断 多表视图 特征工程 资源感知的AutoML 企业级AutoML落地案例 总结多表自动特征 自动类型推断 在

4、数据包含异常和缺失的情况下，如何准确的推断字段类型 启发式 正则表达式 Pandas/R的内置规则型类型推断 基于模型的 经典有监督学习类方法 抽取特征，训练分类模型 生成式模型 概率化有限状态机（Probabilistic Finite-State Machines，PFSM）ptype,2020多表自动特征 概率化有限状态机 将不同的字段类型作为有限状态机的节点，建立概率图模型 同时引入异常和缺失两类节点 训练阶段，在数据上学习节点间的转移概率 预测阶段，使用概率最大的类型作为预测结果多表自动特征 多表拼接Deep Feature Synthesis,2015;OneBM,2017 端到端

5、的生成方式，缺乏灵活性，不能有效融入人的经验 时序拼接能力有限 Human-In-the-Loop的多表操作 Ontology 多表的统一抽象 MetaPath 统一的单表和跨表运算逻辑描述 E1 C E2,其中C=(id,key1,key2,r,O)Entity 每个表格当作一个实体 Relation 定义表格间的固有链接关系1-1/1-M/M-1/M-M多表自动特征 多表视图展示多表间的MetaPath修改多表间的MetaPath展示多表链接多表自动特征 特征生成 Transform Operator 行间算子 log/sum 时序聚合算子 window操作 组内聚合算子 groupby

6、Stateful Operator normalization Multi-table Operator 按照ID聚合并取均值多表自动特征 特征生成 多表连接可能存在环路 消环 单向/双向 可能的特征空间为指数级 结合黑白名单的一次性生成 Deep Feature Synthesis 迭代式 基于集束搜索 AutoCross多表自动特征 特征选择AutoCross,2019 类Boosting机制的Field-wise LR 基于参数服务器，一次扫描数据，即可得到所有特征的重要性 结合多保真度，进一步降低评估代价大纲 背景 多表自动特征 类型推断 多表视