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做机器学习项目的 checklist
作者:datarevenue 编译:ronghuaiyang 来源: AI 公园 这个 checklist 能帮助你迈出做一个成功的机器学习项目第一步。 避免混淆,用这个简单的清单来计划你的 AI 项目。 对许多人来说,机器学习仍然是一项新技术,这可能会让它难以管理。 项目经理通常不知道如何与数据科 ....
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一朝爆发?解读知识图谱和图数据库的 2018
甜梨 阅读数:1942019 年 1 月 16 日 [图片] 知识图谱最初是由谷歌提出的,用来优化搜索引擎的技术。而本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图,节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。 随着人工智能技术的发展和应用,知识图谱在学术界 ....
star2017
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1年前
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Tensorflow 的 checkpoint 教程
原文作者: 章立 本站授权首发 checkpoint 主要的目的有两个: 如果训练过程中出现的意外情况,可以通过 checkpoint 快速恢复 通过 checkpoint 可以 stop early,这样使得算法效果更好 keras 在 keras 中使用 Model.save_weights 方 ....
star2017
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深度学习在 58 同城 APP 首页推荐排序上的实践
分享嘉宾: 王连臣,58 同城 TEG 搜索推荐部高级算法工程师 整理出品: 张劲,AICUG 人工智能社区 系列分享: 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 深度学习在 58 同城租房搜索排序中的实践 导读: 行为序列化已然成为用户兴趣建模的主流方式,本次议题主要介绍序列化建模在首页推 ....
star2017
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1年前
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“搜你所想”之用户搜索意图识别
本文是“达观数据技术主题月“5 月 12 日大数据杂谈社群分享内容整理。 [图片] 大家晚上好,很高兴在这个美好的周末的晚上来到这里给大家做分享~ 也非常感谢 infoq 平台提供的这次机会,分享我们达观数据在垂直搜索引擎,尤其在用户查询意图分析挖掘方面的一些经验。首先自我介绍一下,我是达观数据的联 ....
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1年前
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爱奇艺视频推荐领域的 ANN 检索实践
作者:张吉 爱奇艺深度学习云研发工程师 一、背景介绍 (一)推荐系统 [图片] 推荐系统是现在互联网发展一个比较重要的基石,上图左边是爱奇艺手机端的应用,右边是 PC 端的 Web 页面。可以看到,很多剧都是通过推荐而来的,随着数据量的发展,用户的搜索习惯也改变了。原来用户有目的性搜索,如今更希望系 ....
star2017
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1年前
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干货 | 携程酒店推荐模型优化
作者简介:Yorkey,携程高级算法专家,主要从事大规模分布式推荐系统设计和算法研发工作。 一、背景 当用户在线上浏览酒店时,作为旅行平台,如何挑选更合适的酒店推荐给用户,降低其选择的费力度,是需要考虑的一个问题。在携程 APP 中,一般会触发多种场景。在 Figure 1 中,我们列举了几种典型的 ....
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AIQ -【干货】模型验证的常用“武器”—ROC 和 AUC
每次做完二值分类模型(eg: Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network etc.),我们经常会面对一连串的模型验证指标,最常用的有 ROC&AUC、Gini、PS、K-S 等等。那我们不禁会问: 1. 这个指标怎么定义? 2. 怎么 ....
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1年前
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CSCNN:新一代京东电商广告排序模型
[图片] 分享嘉宾:刘鹄 京东 算法工程师 编辑整理:李沛欣 出品平台:DataFunTalk 导读: 随着电商平台对图像信息的大量引入,通过图像分析来进行广告点击率判断就成了新的趋势。本次分享的主题为 CSCNN:新一代京东电商广告排序模型,主要介绍视觉信息在 CTR 排序模型中的应用。一方面,我 ....
star2017
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1年前
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解读:为什么要做特征归一化 / 标准化?
Datawhale 干货 作者:shine-lee,编辑:极市平台 本文解读了一项数据预处理中的重要技术——特征归一化,提出并解答了 5 个相关问题,同时分析了相关方法和适用场景。 写在前面 Feature scaling,常见的提法有“特征归一化”、“标准化”,是数据预处理中的重要技术,有时甚至决 ....
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1年前
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58 同城 AI 算法平台的演进与实践
陈兴振:TEG 技术工程平台群 AI Lab 架构师,AI 平台部负责人;目前主要负责 AI 算法平台及周围子系统的建设工作 背景 AI 浪潮正引领行业变革,为加速 AI 应用的落地,58 同城 TEG 共享服务线 AI Lab 研发设计了 58AI 算法平台(以下简称 WPAI)以提升集团各产品业 ....
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1年前
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58 同城 | 深度学习在商业排序的应用实践
[图片] 文章作者:覃然斌、王科 58 同城 内容来源:58 技术 导读: 在互联网商业变现场景中,广告变现占有主导地位。2012 年随着深度学习网络 AlexNet 在 ImageNet 夺冠开始,深度学习迅速席卷图像、语音、NLP 等领域,并逐步在互联网商业化最成功的搜索、推荐和广告领域获得突破 ....
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1年前
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AIQ - 深度 | 中关村风云 40 年
[图片] 作者:熊剑辉 来源:华商韬略(ID:hstl8888) 一座中关村,半部改革史。 01 40 年过去,回顾中关村传奇,依然要从陈春先说起。 1978 年,中国物理代表团访问美国,走下飞机悬梯的人当中,就包括中科院物理所核聚变专家陈春先。这一年,他刚在全国科学大会上斩获一等奖,并和陈景润等人 ....
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1年前
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百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch 篇
腾讯 刘敏 导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备 CPU、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的 ....
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1年前
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Linux I/O 原理和 Zero-copy 技术全面揭秘
作者:allanpan,腾讯 IEG 后台开发工程师 两万字长文从虚拟内存、I/O 缓冲区,用户态&内核态以及 I/O 模式等等知识点全面而又详尽地剖析 Linux 系统的 I/O 底层原理,分析了 Linux 传统的 I/O 模式的弊端,进而引入 Linux Zero-copy 零拷贝技术 ....
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腾讯 | 深度 CTR 预估模型在应用宝推荐系统中的探索
导语 | 点击率(click-through rate, CTR)预估是互联网平台的核心任务之一。近年来,CTR 预估技术从传统的逻辑回归,到深度学习 DeepFM, Wide&Deep, DIN, DCN 等算法落地,经历了突飞猛进的发展。本文旨在以深度 CTR 预估模型为基础,探索在应用 ....
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1年前
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罗辑思维 CEO 脱不花:关于工作和成长,这是我的 121 条具体建议
“成大事者不纠结。一旦决定,全力以赴。” 1、关于面对批评 01. 没有人对被批评感到高兴。如果有,TA 撒谎。 02. 面对批评,得体的第一反应是“不急于解释,不反唇相讥”。 03. 每天,或者最长每周养成习惯,把自己存在的问题和造成的麻烦用最重的形容词想一遍,诚实的对待自己。当被批评时,会觉得一 ....
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1年前
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菜鸟网络实时数仓 2.0 进阶之路
[图片] 分享嘉宾:张庭 菜鸟 数据工程师 文章整理:comn 出品平台:DataFunTalk 导读: 供应链物流场景下的业务复杂度高,业务链路长,节点多,实体多,实时数仓建设难度高。菜鸟跨境进口业务场景更是如此,更复杂的场景带来更复杂的实体数据模型,对接的业务系统多导致 ETL 流程特别复杂,还 ....
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空间数据索引 RTree 完全解析及 Java 实现
作者:佳佳牛 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/MongChia1993/article/details/69941783 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 最近在看空间数据索引的一些算法,感觉这哥们写的非常棒,特地转载过来。 第一部分 空间数据的背 ....
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推荐系统遇上深度学习 (七)--NFM 模型理论和实践
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-05-05 1、引言 在 CTR 预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了 FM 模型来建模特征之间的交互关系。但是 FM 模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的 ....
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