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各企、事业单位： 随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中，研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点，如没有决策能力，不可推理等。而深度强化学习，作为一种崭新的机器学习方 ....
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各有关单位: 2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》。2019年7月，在党的“不忘初心，牢记使命”xjp主席主持的学习中明确提出“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。” 《新一代人工智能发展规划》明确提出了“建立新一代人工智能关键共性技 ....
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阿里前端智能化技术探索和未来思考
未来十年，智能化将不断渗入各领域，改变我们的生活和工作。本文将会分享阿里前端智能化技术的技术实践，探索未来UI智能化的发展方向。 最近看到一个研判：过去十年是智能化蓬勃发展的十年，但未来十年会是智能化渗入各领域不断改变我们生活和工作的十年。对此深以为然。 随着对神经网络加速的专用处理器成为硬件标配、 ....- 1年前
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无量深度学习系统在腾讯推荐类业务的应用
[图片] 分享嘉宾：袁镱博士 腾讯 专家研究员 编辑整理：尹学正 腾讯音乐 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着推荐技术的不断发展，推荐系统的应用变得更加广泛。相比CV/NLP场景，推荐场景的模型训练和线上预测需要更强的实时性。因为场景的多样性，推荐系统的优化目标也更为复杂多变。推荐业务用 ....- 1年前
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Flink 引擎在快手的深度优化与生产实践
作者：刘建刚 快手技术 稿 摘要：本文整理自快手实时计算团队技术专家刘建刚在 Flink Forward Asia 2021 生产实践专场的演讲。主要内容包括： 01 快手 Flink 的历史与现状 [图片] 快手从 2018 年开始对 Flink 进行深度整合，经过 4 年发展，实时计算平台逐渐完 ....- 1年前
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干货 | 百亿节点，毫秒级延迟，携程金融基于 nebula 的大规模图应用实践
作者简介 霖雾，携程数据开发工程师，关注图数据库等领域。 背景 2017年9月携程金融成立，在金融和风控业务中，有多种场景需要对图关系网络进行分析和实时查询，传统关系型数据库难以保证此类场景下的关联性能，且实现复杂性高，离线关联耗时过长，因此对图数据库的需求日益增加。携程金融从2020年开始引入大规 ....- 1年前
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干货 | 携程实体链接技术的探索及实践
作者简介 携程旅游AI研发团队致力于为携程旅游事业部提供丰富的AI技术产品，其中知识图谱组专注旅游领域知识图谱的构建及应用落地。 一、背景介绍 随着网络应用技术的飞速发展，多元化、低密度数据的急剧膨胀对人们获取正确信息带来巨大挑战，大量冗余信息出现的根源在于自然语言表达的多样性，即一词多义和多词同义 ....- 1年前
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姜伟华：阿里建设一站式实时数仓的经验分享
[图片] 分享嘉宾：姜伟华博士 阿里巴巴 资深技术专家 编辑整理：Rissy 易显智能科技 出品平台：DataFunTalk 导读： 大数据计算正从规模化走向实时化，实时大数据建设过程中开始面临很多的痛点和问题。本文内容整理于阿里资深技术专家姜伟华在DataFunTalk上的演讲，为大家介绍阿里巴巴 ....- 1年前
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流批一体在京东的探索与实践
韩飞 京东 技术稿 01 整体思考 [图片] 提到流批一体，不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。它能够有效地支撑离线和实时的数据开发需求，但它流和批两条数据链路割裂所导致的高开发维护成本以及数据口径不一致是无法忽视的缺陷。 通过一套数据链路来同时满足流和批的数据处理需求是最理想的情况 ....- 1年前
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剖析用户生命周期和价值
做运营，我们常会听到用户生命周期的概念。 传统营销学上讲得是客户生命周期（CL：Customer Lifetime）管理。对互联网运营，我更倾向用户生命周期的说法。 传统公司怎么管…- 1年前
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教你读懂活跃数据
今天先聊一聊用户运营中，有关活跃的基础话题。 对一家互联网公司来说，如果没有设置单独的数据运营岗，那么用户运营是和数据最贴近，也必须是最了解用户的。 用户运营核心的方法论就三个：拉…- 1年前
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LTV（CLV）模型：衡量营销投放的长期用户价值
今天和大家分享一个做营销投放、做用户增长非常关注的指标模型：用户生命周期价值。 用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value，也有称LTV：Life Ti…- 1年前
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如何分析用户满意度？这4种常用满意度分析模型，一定要学会
说到问卷调查，满意度调查算是众多问卷调查类型中应用最广泛的。不论是大小企业，或是政府、机构都可以通过满意度问卷调查了解服务对象的满意程度。 比如医院需要了解患者对医护人员服务的满意…- 1年前
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如何做好一次AB实验？-统计学原理
作者 风清扬 字节跳动 数据分析师 ABTEST系列文章将会围绕以下六个问题进行展开，比较系统的梳理数据分析师应掌握的AB测试技巧，本章为ABTEST系列文章第一章，“什么是AB测…- 1年前
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用pandas进行数据分析实战
大家学习Python，不练习怎么行？ 这次依旧使用网络抓取的数据分析师的招聘薪资作为练习数据。在早期我们已经用它进行了Excel、BI可视化、SQL三方面的实战训练，想必大家已经很…- 1年前
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用Surprise构建简单的推荐系统
作者|Amol Mavuduru 编译|VK 来源|Towards Data Science 原文链接：https://towardsdatascience.com/how-you…- 1年前
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周强：蚂蚁集团流式图计算引擎 GeaFlow 的技术架构与应用实践
[图片] 分享嘉宾：周强 蚂蚁集团 技术专家 编辑整理：娄政宇 阿里巴巴 出品平台：DataFunTalk 导读： 今天给大家带来的分享主题是蚂蚁集团自研的流式图计算引擎GeaFlow及其应用。主要内容包括： GeaFlow的基本介绍 GeaFlow的技术架构 基于GeaFlow的应用实践 总结和展 ....- 1年前
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网易云音乐 FeatureStore 建设与实践
[图片] 图片来源：https://unsplash.com/photos/ZiQkhI7417A 概述 在机器学习全流程的生命周期中，Feature Store是连接Data和Model之间的桥梁。他通过存储和管理ML过程中的数据集和数据管道，减少特征工程的重复工作，以实现高效率的特征数据开发，缩 ....- 1年前
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