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AI 发展越来越快, 十年或二十年后哪些工作不会被替代?
自动化浪潮下 未来还有哪些行业与工作岗位被看好 [图片] 现在很多人都读到过这样一条新闻:机器人的时代来了,它们会夺走我们的工作。事实上,根据当前的智能技术,高达 45% 的工作任务可以被自动化工具取代,将来这个数字肯定会继续上升。 然而,这个数据的另一面往往被忽视:新兴技术将使许多工作流失,但它会 ....
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1年前
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多标签分类中的损失函数与评估指标
各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈。由于推文不支持后续修订, 所以本文将同步推送至网站 www.ylkz.life,欢迎关注,谢谢大家! 1 引言 各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈。在前面的一篇文章[1]中笔者介绍了在单标签分类问题中模型损失的度量方法,即交叉熵损失函数。同时也介绍了多分类任务中常见的 ....
star2017
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1年前
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腾讯技术工程 | 推荐系统 embedding 技术实践总结
作者:minwxwang,腾讯 PCG 应用研究员 当前主流的推荐系统中,embedding 无处不在,从一定意义上可以说,把 embedding 做好了,整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此,本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践,力图达到娱人娱己的目的。 什么是 em ....
star2017
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1年前
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推荐系统走向下一阶段最重要的三个问题
[图片] 文章作者:周国睿 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理:Hoh 内容来源:作者授权发布 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 推荐系统和搜索引擎一直是比较火热的技术,因为离商业化比较近。她们是互联网领域两个衣着光鲜的美人,小腰一扭就是钱的味道。这几年凭借着两个红利: 1. 互 ....
star2017
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1年前
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如何构建 A/B 测试系统,其核心功能有哪些?
[图片] 文章作者:贺园、刘扬 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:《数据产品经理:实战进阶》 出品平台:DataFun 导读: 不管在精益创业还是增长黑客理论中,A/B 测试作为一种成熟的数据驱动产品优化的科学方法,其核心意义并不在于某一次试验的成功或者失败,而是这种通过试验和数据驱动的产品不断进 ....
star2017
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1年前
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干货篇 | 神策:帮你发现分析数据异常:指标智能预警实践
https://img.6aiq.com/alert.mp4 导读: 传统的指标预警方式通常基于规则实现,存在不够灵活和容易误报等问题。报警发生后,往往还需要大量的人工分析,才能定位到触发报警的真正原因。神策推出的智能预警功能,旨在帮助用户精准触发指标预警,并自动分析出触发报警的真正原因。本文分享机 ....
star2017
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1年前
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Lucene 源码系列——索引文件的生成(四)之跳表 SkipList
在文章索引文件的生成(三)中我们介绍了在 Lucene 中生成跳表 SkipList 的流程,通过流程图的方法介绍了源码中的实现方式,而对于读取 SkipList 的内容,决定直接以例子的方式来介绍其读取过程,下文中出现的名词如果没有作出介绍,请先阅读文章索引文件的生成(三)。 例子 直接给出一 ....
star2017
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1年前
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去哪儿网 | 深度学习在酒店售后智能问答场景实践
李兆海 胡智 Qunar 技术沙龙 1、项目背景 去哪儿网作为全球领先的旅游搜索引擎,每天有成千上万的用户在这里买到了 低价的机票、酒店等产品,这其中有着庞大的客服团队在背后支持着售后服务工作,用户可以随时随地通过电话或者 chat 找到客服解决行中和行后的问题。随着人工智能在各个领域的应用,客服领 ....
star2017
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1年前
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搜索中的 Query 扩展技术
丁香园大数据 NLP 前言 最近,我司各条业务线对于搜索优化的需求日益增多,NLP 组也将对搜索业务给予更多的工作支持。后续分享,我们会关注过往的知识图谱、短本文理解等相关技术如何落地到搜索业务中。 影响搜索结果的因素有很多,包括对短文本的正确理解(实体词识别、纠错、意图分析等)、长文本良好结构化( ....
star2017
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1年前
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拼多多上市,80 后 CEO 创业 3 年身价 800 亿,背后这 3 个字最值得深思
[图片] 作者:何加盐 来源:何加盐 拼多多于 7 月 26 日在美国上市了,市值 1600 亿人民币。创始人黄峥占股 50.7%。这位出生于 1980 年的杭州普通工人之子,用 28 个月时间创造了身家 800 亿的奇迹。 80 后的创业者和亿万富翁越来越多。前不久摩拜胡玮炜就已经成为 10 亿级 ....
star2017
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1年前
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百度搜索稳定性问题分析的故事(下)
导读:百度搜索系统是百度历史最悠久、规模最大并且对其的使用已经植根在大家日常生活中的系统。坊间有一种有趣的做法:很多人通过打开百度搜索来验证自己的网络是不是通畅的。这种做法说明百度搜索系统在大家心目中是“稳定”的代表,且事实确是如此。百度搜索系统为什么具有如此高的可用性?背后使用了哪些技术?以往的技 ....
star2017
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1年前
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汽车之家机器学习平台的架构与实践
[图片] 文章作者:田董涛、王若愚、方矩 编辑整理:Hoh 内容来源:作者授权 出品平台:DataFunTalk 导读: 汽车之家机器学习平台是为算法工程师打造的一站式机器学习服务平台,集数据导入、数据处理、模型开发、模型训练、模型评估、服务上线等功能于一体,提供一站式全方位的机器学习建模流程,快速 ....
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1年前
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Lucene 源码系列——索引文件的生成(五)之 tim&&tip
在前面的四篇文章中,我们介绍了生成索引文件.tim、.tip、.doc、.pos、.pay 中.doc、.pos、.pay 这三个索引文件的内容,接着我们继续图 1 中剩余的内容,即流程点 生成索引文件.tim、.tip。 生成索引文件。tim、.tip、.doc、.pos、.pay 的流程图 图 ....
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1年前
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京东搜索排序在线学习的 Flink 优化实践
摘要:本文由京东搜索算法架构团队分享,主要介绍 Apache Flink 在京东商品搜索排序在线学习中的应用实践。文章的主要大纲如下: 一、背景 在京东的商品搜索排序中,经常会遇到搜索结果多样性不足导致系统非最优解的问题。为了解决数据马太效应带来的模型商品排序多样性的不足,我们利用基于二项式汤普森采 ....
star2017
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1年前
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搜索中的 Query 理解及应用
[图片] 作者:joelchen,腾讯 PCG 应用研究员 全面理解搜索 Query 1. 前言 Query 理解(QU,Query Understanding),简单来说就是从词法、句法、语义三个层面对 query 进行结构化解析。这里 query 从广义上来说涉及的任务比较多,最常见的就是我们在 ....
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1年前
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深度 |58 商业流量排序策略优化实践
背景 58 作为国内最大的生活信息服务平台,涵盖了本地服务,招聘,房产,二手车,二手物品多条业务线。商业部门作为中台部门,职能是为各个业务线提供商业变现解决方案,提升业务线流量变现效率,同时满足各业务线个性化,多元化的流量变现需求。 在不同的商业产品类型以及不同的场景下,业务线对于变现效率和用户体验 ....
star2017
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1年前
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25 个机器学习开放性面试题,没有明确答案
机器学习有非常多令人困惑及不解的地方,很多问题都没有明确的答案。但在面试中,如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。在本文中,作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题,这些问题都没有给出明确的答案,但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 许多数据科学家主要是从一个数据从业者的角 ....
star2017
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1年前
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腾讯信息流内容理解技术实践
[图片] 分享嘉宾:郭伟东 腾讯 高级研究员 文章整理:李传勇 内容来源:DataFunTalk 出品社区:DataFun 导读: 目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成:1. 门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术;2. 深度学习带来的技术福利:embed ....
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1年前
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深入互联网广告中的出价模式 (上中下完整版)
来源:申探社 下一篇 https://www.6aiq.com/article/1596335270965 一 导读 互联网广告中的出价模式发展经历了许多变迁。从一开始的 CPM,到 CPC 出价模式,随着 Facebook 的 oCPX (如 oCPM/oCPC) 成为了网红,之后的双出价,激活且 ....
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1年前
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流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践
本文整理自百度李俊卿在 QCon 上的演讲:《流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践》。 百度数据工厂最原先用 Hive 引擎,进行离线批量数据分析和 PB 级别的查询,处理一些核心报表数据。但是在我们推广过程中发现,用户其实还是有复杂分析、实时处理、数据挖掘的请求,我们在 Spark1.0 推出的 ....
star2017
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