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个性化推荐推荐系统算法机器学习 11 浏览

【58 同城】如何从 0 到 1 构建个性化推荐？

算法工程师 - http://www.6aiq.com

[图片] 文章作者：曾钦榜 58 同城高级技术经理编辑整理：周晓侠内容来源：58 技术沙龙出品社区：DataFun 导读：随着科学技术的飞速发展，互联网被广泛应用于各个领域，而以互联网为基础的招聘模式也越来越受到企业的青睐。互联网招聘具有不受地域限制、覆盖面广、招聘成本低、针对性强、方便快捷 ....
机器学习算法人工智能 51 浏览

机器学习在 58 二手车估价系统实践

算法工程师 - http://www.6aiq.com

背景近年来随着国内二手车市场交易量逐年攀升，线上交易越来越受到二手车商与个人的关注，随着 58 二手车帖子量跨越式增长，更需要严格的线上发帖审核机制来防止低价帖吸引正常用户的流量，那么一车一况的精准估价成为重要问题。58 估车价是 58 集团二手车技术部自主研发车型价格预测系统。可用于信息审核、提 ....
个性化推荐推荐系统人工智能机器学习 50 浏览

推荐系统中模型训练及使用流程的标准化

算法工程师 - http://www.6aiq.com

文章作者：梁超腾讯高级工程师编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun [图片] 导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中，点击率 (CTR) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还 ....
个性化推荐算法广告系统机器学习 85 浏览

360 展示广告召回系统的演进

算法工程师 - http://www.6aiq.com

[图片] 文章作者：王华呈 360 资深算法工程师编辑整理：杨辉之内容来源：爱奇艺技术沙龙出品社区：DataFun 导读：随着展示广告业务数据量的日益增长，360 展示广告召回系统也随之也进行不断升级改进。本次介绍主要从召回系统演进的角度详细阐述工程实践中的算法应用、技术难点以及解 ....
机器学习算法 TensorFlow checkpoint 93 浏览

Tensorflow 的 checkpoint 教程

算法工程师 - http://www.6aiq.com

原文作者：章立本站授权首发 checkpoint 主要的目的有两个： 1. 如果训练过程中出现的意外情况，可以通过 checkpoint 快速恢复 2. 通过 checkpoint 可以stop early，这样使得算法效果更好 [链接]keras 在 keras 中使用Model.save_w ....
推荐系统算法人工智能机器学习 130 浏览

爱奇艺效果广告的个性化探索与实践

算法工程师 - http://www.6aiq.com

[图片] 文章作者：王晖爱奇艺资深工程师编辑整理：王浩内容来源：爱奇艺技术沙龙出品社区：DataFun 导读：随着大数据和人工智能的技术进步，数字营销行业也在不断变化。得益于雄厚技术实力，爱奇艺效果广告得到蓬勃发展，实现了海量触达、定向精准、效果显著的广告投放，为广告主提供跨平 ....
推荐系统深度学习人工智能机器学习 134 浏览

Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型

算法工程师 - http://www.6aiq.com

原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/72607641 导读：今天分享一下 facebook 新发的深度学习推荐系统的论文： Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendat ....
人工智能算法机器学习神经网络 120 浏览

美团配送交付时间轻量级预估实践

算法工程师 - http://www.6aiq.com

导读：在本文中，我们介绍了交付时间预估迭代的三个版本，分别为基于地址结构的树模型、向量召回方案以及轻量级的 End-to-End 的深度学习网络。同时介绍了如何在性能和指标之间取舍，以及模型策略迭代的中间历程，希望能给从事相关工作的同学们有所启发和帮助。 1. 背景可能很多同学都不知道，从打开美 ....
推荐系统算法机器学习 114 浏览

58 招聘推荐排序算法实战与探索

算法工程师 - http://www.6aiq.com

背景 58 同城作为中国最大的分类信息网站，为用户提供招聘、租房、二手车及黄页等多种信息服务，其中招聘业务是公司的主要业务之一。招聘平台有千万级的求职者用户，每天有百万级的新增职位发布，如何提高招聘方与求职者的双边匹配效率和用户体验，是招聘数据策略团队一直致力于解决的核心问题。此外，58 招聘求职者 ....
推荐系统算法机器学习 90 浏览

UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解

算法工程师 - http://www.6aiq.com

分享嘉宾：汪昆阿里巴巴编辑整理：Hoh Xil 内容来源：大鱼技术沙龙出品社区：DataFun 导读：本次分享的题目是 UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解，讲一下我们在国际信流推荐场景下的多语言内容理解方面的一些工作和思考，主要分为：多语言内容理解的需求和挑战多 ....
标签识别人工智能机器学习 118 浏览

UC 信息流视频标签识别技术

算法工程师 - http://www.6aiq.com

[图片] 分享嘉宾：雪萌阿里巴巴编辑整理：Hoh Xil 内容来源：大鱼技术沙龙出品社区：DataFun 导读：本次分享的主题为 UC 信息流视频标签识别技术，主要介绍标签识别整体架构以及基于多模态信息的视频标签识别方法，实现让机器理解海量的视频中的关键信息。包括以下 ....
知识图谱语义理解人工智能机器学习 424 浏览

CCKS 2019 | 百度 CTO 王海峰详解知识图谱与语义理解

AI架构 - 2013_default_intro

本文转载自公众号：机器之心。； 8 月 24 日至 27 日在杭州召开的 2019 年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2019）上，百度 CTO 王海峰发表了题为《知识图谱与语义理解》的演讲。 CCKS 2019 由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，浙江大学承办，以「知 ....
LSTM 算法人工智能机器学习 418 浏览

LSTM 原理与实践，原来如此简单

L2R - 绿云双亸插金翘。年纪正妖饶。汉妃束素，小蛮垂柳，都占洛城腰。

目录 – [图片] 一、介绍 1.1 LSTM 介绍 LSTM 全称 _Long Short-Term Memory_，是 1997 年就被发明出来的算法，作者是谁说了估计也记不住干脆就不说了（主要是我记不住，逃…）经过这么多年的发展，基本上没有什么理论创新，唯一值得说的一点也就是加入了 Drop ....
神经网络深度学习算法机器学习 405 浏览

复旦邱锡鹏教授公布《神经网络与深度学习》，中文免费下载

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作者：AI 科技大本营链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61943262 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。整理 | Jane 出品 | AI 科技大本营优质的人工智能学习资源一直是大家非常关注的，以往我们也推荐过很多 ....
人工智能算法深度学习机器学习 435 浏览

独家揭秘：微博深度学习平台如何支撑 4 亿用户愉快吃瓜？

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[图片] 作者：于翔 2019 年 2 月 21 日随着深度学习在微博业务场景中的广泛使用，深度学习平台也遇到一些挑战：在离线训练方面，各业务方需求丰富多样，任务管理纷繁复杂，大数据与大模型带来训练时长的压力；在线推理方面，基于模型服务的特殊性，如何在满足微博大流量高性能的在线业务需求同时，保证 ....
深度学习神经网络机器学习人工智能 427 浏览

卷积有多少种？一文读懂深度学习中的各种卷积

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作者: Kunlun Bai 机器之心编译参与：熊猫我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。鉴于原文过长，机器之心选择其中部分内容进行介 ....
深度学习机器学习 TensorFlow 人工智能 465 浏览

「机器学习基础与趋势」系列丛书最新成员：140 页《深度强化学习入门》发布

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作者：Vincent Francois-Lavet等参与：Panda 深度强化学习已经为围棋、视频游戏和机器人等领域带来了变革式的发展，成为了人工智能领域的一大主流研究方向。近日，麦吉尔大学、谷歌大脑和 Facebook 的多位研究者在 arXiv 发布了 140 页的《深度强化学习入门》文稿，对 ....
搜索排序搜索系统 Embedding 机器学习 465 浏览

从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧

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这里是「王喆的机器学习笔记」的第八篇文章，今天我们聊一聊 KDD 2018 的 Best Paper，Airbnb 的一篇极具工程实践价值的文章 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at ....
搜索系统机器学习算法人工智能 444 浏览

58 搜索列表页连接效率优化实践

TiDB

[图片] 背景 58 作为国内最大的分类信息服务平台，涵盖了租房、二手房、二手车、招聘、本地服务以及二手物品等分类信息，连接了百万级的信息发布用户与亿级的信息获取用户。目前，列表页模式仍是分类信息的主要展示方式，也是用户获取信息的主要途径。在该模式下，用户通过搜索（筛选条件或关键词）获取列表页，点 ....
搜索系统推荐系统搜索引擎机器学习 490 浏览

回顾·搜索引擎算法体系简介——排序和意图篇

TiDB

本文根据刘老师在 DataFun Talk 算法架构系列活动“人工智能典型场景算法应用解析”中所分享的《搜索引擎算法体系介绍——排序和意图篇》编辑整理而成，在未改变中心思想的基础上稍做修改。请在 WiFi 环境下服用，土豪随意 ~~ [图片]刘老师主要讲解的是关于搜索引擎方向的一些算法应用，由于这 ....
搜索系统推荐系统算法机器学习 507 浏览

《搜索与推荐中的深度学习匹配》之推荐篇

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作者：黄冠这个 tutorial 确实不错https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/sigir18-deep.pdf，我很喜欢，好像一个博士论文一样，将这两个领域梳理得很清楚。搜索，推荐和广告其实是机器学习在工业界最好的落地。而且容易拿到由用户的行为来表示的海 ....
机器学习推荐系统算法 449 浏览

「回顾」机器学习与推荐系统实践

angel

[图片] 分享嘉宾：刘志强奇虎 360 推荐算法架构师编辑整理：周峰内容来源：DataFun AI Talk《机器学习与推荐系统实践》出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 1. 摘要本次分享内容为机器学习在推荐系统的应用。主要介绍推荐系统实践中遇到基本问题，以及 ....
决策树人工智能机器学习算法 430 浏览

机器学习与数据科学决策树指南

TiDB

还在为如何抉择而感到纠结吗? 快采用决策树 (Decision Tree) 算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到 ....
知识图谱算法人工智能机器学习 467 浏览

「回顾」旅游知识图谱的构建和应用

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[图片] 分享嘉宾：鞠剑勋携程旅游度假 AI NLP 负责人编辑整理：金媛内容来源：AI 先行者大会《旅游知识图谱的构建和应用》出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。本文首先介绍了什么是旅游知识图谱，然后就旅游知识图谱的架构，构建，应用和未来几个方面展开讨论。 1.&nbs ....
机器学习人工智能算法 TensorFlow 442 浏览

理解五个基本概念，让你更像机器学习专家

搬砖 - 一个有情怀，重格局的小码媛～

摘要：这篇文章主要讲述了机器学习的相关内容，阐述了机器学习的主要意义和形成过程。区别了机器学习与 AI、深度学习、神经网络等专业词汇。 [图片] 大多数人可能对机器学习有点恐惧或困惑。脑子中会有它到底是什么, 它有什么发展方向, 我现在可以通过它挣钱吗等等这样的问题。这些问题的提出都是有依据的。 ....
推荐系统机器学习算法 426 浏览

【杉枫】推荐引擎异步架构设计

L2R - 绿云双亸插金翘。年纪正妖饶。汉妃束素，小蛮垂柳，都占洛城腰。

作者：探索互联网如果一味追求实时设计，对于线上并发量大的业务来说，瓶颈点是很多的，一个是 IO 消耗时间、一个是存储消耗时间、一个是计算消耗时间。实际情况并不是一个方面的问题，而是三个方面交织在一起。 [图片] IO 消耗时间，包含数据读取，读取数据量大，量大 IO 就会消耗时间长。做了很多优化 ....
搜索系统推荐系统算法机器学习 612 浏览

饿了么外卖推荐算法中有哪些机制与手段？

搬砖 - 一个有情怀，重格局的小码媛～

转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段，大家可能会想起某些中央机构，而在流量的分发方面，我们的角色是类似的，搜索 ....
神经网络人工智能机器学习数据平台 546 浏览

面向机器学习：数据平台的设计与搭建

knn

机器学习作为近几年的一项热门技术，不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知，更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的 2018 ArchSummit 全球架构师峰会上，个推首席数据架构师袁凯，基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验，分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。一、 ....
机器学习人工智能算法 465 浏览

机器学习算法地图

dubianma

[图片] 很多同学在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受：所学的知识零散、不系统，缺乏整体感，这是普遍存在的一个问题。在这里，SIGAI 对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结，整理出它们之间的关系，以及每种算法的核心点，各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图，以帮助大家更好的理解和记忆这些 ....

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