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NIPS 2018 丨解读微软亚洲研究院 10 篇入选论文
这几天,比国庆火车票还一票难求的 NIPS 2018 出最终结果了!作为机器学习领域的顶级会议,今年 NIPS 之火爆达到了惊人的程度,投稿数量上升至史无前例的 4856 篇,比去年增加了约 50%,接受率保持着与去年持平的 20.8%,共接受论文 1011 篇,其中 168 篇 Spotlight ....
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深度学习在花椒直播中的应用—推荐系统冷启动算法
檀亚峰-智能工程 引言 推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品(视频、新闻、商品、直播等),而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循时,就存在推荐冷启动问题。本文在接下来的篇幅首先讲述冷启动的相关概念,然后介绍一些业界常规的解决方法,最后会着重阐述花椒直播在解决 ....
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1年前
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AIQ | 十多年前的那些 IT 工程师都去哪里了?
[图片] 作者 | 刘建国 曾经的百度知道,和曾经的“老知道人”们的故事。 写在前面 也许是现在,也许是未来,总有那么一天,你会操心自己的职业发展。当你抬起头来,展望自己的职业道路的时候,也许这篇文章可以给你一些指引。 实际上,我一直希望能够帮技术人整理一个职业发展路径的图谱,让技术人在碰到职业选择 ....
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1年前
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58 同城推荐系统架构设计与实现
主题 58 同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统,其主要分为三大子系统: 1)线下推荐子系统; 2)线上推荐子系统; 3)效果评估子系统; 后文将重点讨论以上三大子系统的设计与实现。 二、线下推荐子系统 线下推荐子系统又主要分为线下挖掘模 ....
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1年前
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基于 Flink 的严选实时数仓实践
[图片] 分享嘉宾:杨雄 网易严选 资深研发工程师 内容来源:DataFun Talk《基于 Flink 的严选实时数仓实践》 出品社区:DataFun [图片] 今天分享的内容主要分为四个部分,首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施 ....
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计算广告中主要模块、策略及其场景(上篇)
Vency 不二 本文是我最近学习的一个总结,之前的文章多是和功能特别是广告主界面有关,而本篇文章则是和策略有关。在文章会讲述计算广告(主要是 DSP)中的主要模块、用到的策略及其场景。希望大家能和我一样,在了解广告业务的同时,还能对策略的设计有一定了解,总结出一些通用的方法。 本文分三个部分,功能 ....
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1年前
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前员工揭内幕:10 年了,为何谷歌还搞不定知识图谱?
Manish Rai Jain 2019 年 2 月 26 日 转载自: https://infoq.cn/article/CdYJLgPbEF-MqMIE9Cf7 [图片] 近日,前谷歌开发者、现 Dgraph 创始人 Manish Rai Jain 撰文揭秘了谷歌内部在知识图谱领域的探索和发展。 ....
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1年前
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「行知」镶嵌在互联网技术上的明珠:漫谈深度学习时代点击率预估技术进展
[图片] 文章作者:朱小强****(阿里花名:怀人)****阿里妈妈深度学习算法平台负责人,兼任定向广告&信息流广告排序技术团队负责人 内容来源:高维稀疏数据领域的深度学习****@知乎专栏**** 出品社区:DataFun 注:欢迎投稿「行知」,投递方式见文末。 一、写在前面 关于标题所承 ....
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1年前
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观点 | 机器学习 =「新瓶装旧酒」的数据统计?No!
最近,关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传,认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝,暗讽机器学习只是重新包装过的统计学,本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗?本文对这种看法提出了异议,认为机器学习 ≠ 数据统计,深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献,而人工智能 ....
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1年前
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深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
[图片] 文章作者:陈文强、白杨、黄海勇 编辑整理:王吉东 内容来源:2019 DataFun Live 09 出品社区:DataFun 导读: 美图秀秀社交化的推进过程中,沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为。推荐算法连接内容消费者和生产者,在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 。本次分享探讨美图 ....
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1年前
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数据分析转岗 AI 薪资翻 3 倍多 | 机器学习面试都问些什么?
**添加微信: julyedukefu14,回复【9】领取最新升级版【名企 AI 面试 100 题】 ** 1、请详细说说支持向量机(support vector machine,SVM)的原理 支持向量机,因其英文名为 support vector machine,故一般简称 SVM,通俗来讲,它 ....
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1年前
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滴滴技术 | 滴滴语音交互自然语言理解探索与实践
[图片] 桔妹导读: 滴滴是一个让出行变得更美好的公司,语音交互作为出行领域最安全,最自然的交互方式在滴滴内部有着广泛的应用前景,目前滴滴语音交互已经应用在智能外呼,司机端,地图,车机系统多个领域中。语音交互离不开自然语言理解,用户说的每一句话都应该得到正确的理解和反馈,自然语言理解技术让语音助手变 ....
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1年前
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从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧
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 Airbnb 。 相 ....
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1年前
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用户画像番外篇之随笔三则
超人赵,人工智能爱好者社区专栏作者 知乎: https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 一则:开发上的一点记录 文章说是生活随笔,到不如说是对本周开发工作中的一些体会与思考的记录。 这个专栏我想除了对知识上的一些记录,以后也可以加入生活 ....
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1年前
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如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统?
来源 | 微软研究院 AI 头条 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前,将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习、联合学习、以及交替学习。 依次学习(one-by-one learni ....
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1年前
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AIQ 教程 |「川言川语」:用神经网络 RNN 模仿特朗普的语言风格
为了获得更多民众的支持,美国总统演讲/发推时使用的语言通常都很「接地气」,而现任总统唐纳德·特朗普则更以「口无遮拦」著称。由于「推特狂魔」已经为我们准备了大量训练数据,现在,我们可以尝试一下如何使用循环神经网络来模仿总统特朗普的语言风格。 [图片] 谁了解最好的词汇? I know words. I ....
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1年前
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【美团】深入浅出排序学习:写给程序员的算法系统开发实践
转载自 美团点评技术团队 引言 我们正处在一个知识爆炸的时代,伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展,互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。 很多人不知道的是,看似简单的个性化信息展示背后,涉及大量的数据、算法以及工 ....
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贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳智能推荐平台建设实践
作者: 袁彬@贝壳找房 本文根据贝壳找房资深工程师袁彬老师在 2020 年'面向 AI 技术的工程架构实践'大会上的演讲速记整理而成。 1 开场 大家好,很荣幸在这里给大家分享一下我们贝壳找房,在智能推荐平台建设方面的一些实践经验。今天的分享,主要分为以下四个部分: 贝壳智能推荐平台简介 贝壳智能推 ....
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深入剖析 Netty 源码设计(一)——深入理解 select poll epoll 机制
前言 打算输出一系列 Netty 源码分析与实践的文章,也作为后端开发学习过程中的沉淀,此文章为第一篇,从操作系统底层的 IO 讲起,为 Netty 的出场做下知识准备。 一些概念 文件描述符 文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上,它是一个索引值,指向为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。 ....
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「回顾」58 同城 综合排序框架 连接效率优化实践
分享嘉宾:罗景** 58 同城 高级架构师** 编辑整理:洪鹏飞 内容来源:DataFun AI Talk《连接效率优化实践》 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 [图片] 本次分享由以下几个部分构成,首先是 58 的业务背景,然后是综合排序框架,以及效率优化框架,并且对基础数 ....
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