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京东搜索在线学习探索实践
文章作者：刘露、张颖、段学浩、王东旭 内容来源：京东算法架构 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着京东零售搜索业务的快速发展，对数据的时效性要求越来越高，要求搜索模型有捕捉更实时信号的能力，在线学习体现了业务对模型时效性的追求，希望能根据在线系统反馈的数据实时得对模型进行调整，使得模型能快 ....- 1年前
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深入理解 YouTube 推荐系统算法
[图片] 深入理解推荐系统：召回 深入理解 YouTube 推荐系统算法 深入理解推荐系统：排序 去年天池-安泰杯跨境电商智能算法大赛是我初次接触推荐相关的比赛，通过比赛让我对推荐系统有了较为浅显的认识，赛后也是打算系统的学习这方面的内容，此后我也会将【推荐系统】作为一个系列板块进行更新，主打经典推 ....- 1年前
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在新型冠性肺炎的侵袭下，似乎那一夜之间，国内大多数企业都接受了在线办公，云端协同的理念。其中，在线项目协作需求激增，根据媒体调查报告显示，疫情在家办公期间，在线项目管理工具每天应用的平均时长达 5.89 小时，成为疫情期间远程办公的最热 SaaS 应用 Top 5。 如今，企业已陆续复工，越来越多企 ....
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课程概述 [链接] 这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 在这 5 堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用 ....
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[链接] 纠错是搜索引擎中一个非常有特色的模块，对用户输入的内容进行改写从而让用户得到正确的结果，有的时候也会带有一些惊喜度，所以纠错技术是一个搜索体验的加分项，近期突然对这块有兴趣，所以就了解了一下。（学习周报本周停，学习内容都在这了） 纠错技术的背景 人非圣贤，孰能无过，别说是搜索的时候，哪怕是 ....
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蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与 wide&deepFM 实践（工程 + 算法）
[图片] 作者：美丽联合集团 算法工程师 琦琦 ，公众号关注：诗品算法 阅读原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/212647751 本文经作者授权转载，转载请联系原作者 一、楔子 害，写个这么严肃的技术话题还需要楔子么？这不是让大家放松一下嘛！毕竟是我的处女作，还是要来个 ....- 1年前
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携程技术 | 为什么我们要从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse？
导读：Elasticsearch 是一种基于 Lucene 的分布式全文搜索引擎，携程用 ES 处理日志，目前服务器规模 500+，日均日志接入量大约 200TB。 [图片] 图片来自 Pexels 随着日志量不断增加，一些问题逐渐暴露出来： 一方面 ES 服务器越来越多，投入的成本越来越高。 另一 ....- 1年前
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国际顶级会议 [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] 论文搜索 [链接] [链接] [链接] [链接] 学术牛人主页 [链接] [链接] [链接] Microsoft Research mit leozhu c ....
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58 同城 | 帮帮商家版智能问答模型优化实践
来源： 郭宗沂 58 技术 导读： 58 同城是国内最大的生活服务信息服务平台，连接着数千万 C 端用户和数百万 B 端商家，为了提升 B 端商家和 C 端用户的有效连接，基于智能对话机器人我们构建了帮帮智能客服商家版，其中一项功能为在微聊中对用户问题进行智能回复。 背景 智能回复流程由 QABot ....- 1年前
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深入理解推荐系统：排序
[图片] 深入理解推荐系统：召回 深入理解 YouTube 推荐系统算法 深入理解推荐系统：排序 作为【推荐系统】系列文章的第三篇，将以“排序”作为今天的主角，会从四个方面来介绍推荐系统中的排序模块，即建模目标、样本与特征、常见模型和粗排与精排的方法。 最近正好在做 KDD Cup：Debiasin ....- 1年前
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理解计算机视觉中的损失函数
[图片] 作者：Sowmya Yellapragada 编译：ronghuaiyang 导读: 损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。 计算机视觉是计算机科学的一个领域，主要研究从数字图像中自动提 ....- 1年前
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前几天面试了一个 C9 应届硕士生，模式识别专业，连续问好几个专业问题都没能答上来。 尴尬之余，我问他：「你没有什么理想吗？你现在最渴望的事情是什么？」 他转悠着大眼睛，不假思索道：「将 kaiming 大大的 Resnet 扩展到 10 万层，把 kitti,COCO 数据库检测识别任务提升 20 ....
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【超详细讲解】深入理解 GBDT 二分类算法
我的个人微信公众号：Microstrong 微信公众号 ID：MicrostrongAI 目录： GBDT 分类算法简介 GBDT 二分类算法 2.1 逻辑回归的对数损失函数 2.2 GBDT 二分类原理 GBDT 二分类算法实例 手撕 GBDT 二分类算法 4.1 用 Python3 实现 GBD ....- 1年前
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阿里定向广告新一代 Rank 技术
[图片] 分享嘉宾：周国睿 阿里 高级算法专家 编辑整理：崔媛媛 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文的主题为新一代 Rank 技术，由来自阿里巴巴定向广告团队的周国睿老师分享，主要介绍当前团队在排序算法方面的新工作和新想法。 01 新一代 Rank 技术背景介绍 在分享之前先介绍下阿里巴 ....- 1年前
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美团外卖实时数仓建设实践
[图片] 文章作者：朱良 美团外卖 技术专家 编辑整理：Comn 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL 标准化、快速响应变化、数据统一为目标。在实践中，我们总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台 + 一个通用交互式 ....- 1年前
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响应式编程业界知秋大佬： 《Java 编程方法论响应式 之 Rxjava 篇》书籍配套视频，持续更新中。 2019 年视频配套书籍 <> 和 <> 将会出版 欢迎加入响应式编程交流 Q 群 523409180,一同学习响应式开发 视频内容会持续更新 BiliBili：[链接] ....
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MMoE 算法在淘宝躺平推荐系统中的应用实践
淘宝躺平频道是手机淘宝内主推家居类商品的内容场景化导购平台（以下简称躺平）。频道中的内容主要以场景搭配为主，内容内挂载了多个商品锚点，点击商品锚点可以跳转到商品详情页。躺平强调算法大数据搭配及 D 端设计师理念，内容以多种形态迎合消费者的家居类需求。 [图片] 用户可以通过以下 3 种方式进入淘宝躺 ....- 1年前
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微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用
[图片] 分享嘉宾：谭奔 微众银行 高级研究员 编辑整理：王少华 内容来源：微众·AI 出品平台：DataFunTalk 导读： 现如今推荐系统已经得到了广泛的应用，其性能通常是随着数据量的增加而提高。但现实中，数据往往分散在各个提供方手上，且随着数据监管政策趋严，以及数据隐私保护问题越来越受到重视 ....- 1年前
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机器学习加持的 Airbnb 体验搜索排序实践
作者：Mihajlo Grbovic 编译：ronghuaiyang 导读: 我们是如何为一个全新的双边市场来迭代的构建机器学习的搜索平台的，我们是如何帮助其成长的。 [图片] Airbnb 体验是由专业房东精心设计和引导的活动，提供不一样的当地场景和文化品味。每一次体验都要经过编辑团队的质量审查， ....- 1年前
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AIQ|【学界】吴恩达 Deep Learning Specialization 课程刷后感（附课程视频，字幕，全套 PPT，作业）
作者简介： @文雨之 本科东北大学自动化专业，然后直接攻博读的是系统工程专业。目前在东北大学系统工程专业读博士，在流程工业综合自动化国家重点实验室做流程工业里边调度问题和运行优化问题。博士刚开始主要接触了很多 Numerical optimization， Convex optimization，N ....- 1年前
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