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标签: 人工智能 共 918 个结果.
阿里妈妈搜索广告 CTR 模型的“瘦身”之路
石士、书浅 阿里妈妈技术 ▐ 前言 随着号称“地表最强”的千亿参数规模 GPT-3 模型在 NLP 领域横扫各大数据榜单,大力出奇迹的暴力美学似乎成为了大数据场景建模的不二法门。搜索、推荐和广告场景的 CTR 模型也不例外,同样动辄千亿参数规模、上 T 体积大小的 CTR 模型成为了同行争相追逐的建 ....
star2017
1年前
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Google 首席决策师告诉你数据科学究竟是什么?
来自:CDA 数据分析师(微信号:cdacdacda),作者:Cassie Kozyrkov,编译:Mika 关于作者: Cassie Kozyrkov,Google 首席决策师。致力于统计学, 机器学习 /人工智能、数据、决策科学。,原文链接 数据科学是让数据变得有用的学科。 在本文中我将对数据科 ....
star2017
1年前
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2021 年 4 月份 ,NLP 算法岗面试题总结
评论有奖:评论区回复 “ 1 ”,领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书!! 面试题 **问题 1:**怎么处理数据不平衡 **问题 2:**给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。 **问题 3:**连续子数组的最大乘积 **问题 4:**最大子数组 **问 ....
star2017
1年前
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机器学习的可解释性:因果推理和稳定学习
分享嘉宾:况琨 浙江大学 助理教授 编辑整理:有感情的打字机、闫建飞 DataFunTalk 导读: 机器学习方法已经在许多领域取得了巨大的成功,但是其中大多数都缺乏可解释性和稳定性。其主要原因是目前机器学习方法是关联驱动的,且没有区分数据中的因果关联和虚假关联。 因果推理是用于解释分析的强大建模工 ....
star2017
1年前
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精选机器学习面试题,斩获一线互联网公司机器学习岗 offer
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star2017
1年前
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网易新闻推荐:深度学习排序系统及模型
[图片] 文章作者:薛海霞 网易传媒 编辑整理:郑智献 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 大家好,今天分享的主题是:网易新闻客户端信息流的个性化推荐中,深度学习排序系统及模型,这也是我们团队在研发实践中的一些经验总结。 首先看一下在信息流场景中,个性化推荐的产品形态 ....
star2017
1年前
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机器学习高频面试真题整理
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star2017
1年前
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蘑菇街增量学习番外篇二:优化器设计理论篇(AdamW、AdaDeltaW、FTRL)
[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 本文经作者授权转载,转载请联系原作者 历史系列文章: 蘑菇街增量学习番外篇一:动态正则之 tensorflow 中 div 转 mod 设计(含代码实现) 文本相关性在蘑菇街搜索推荐排序系统中的应用 蘑菇街首页推荐视频流——增 ....
star2017
1年前
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NLP 新秀 : BERT 的优雅解读
作为 2018 年自然语言处理领域的新秀,BERT 做到了过去几年 NLP 重大进展的集大成,一出场就技惊四座碾压竞争对手,刷新了 11 项 NLP 测试的最高纪录,甚至超越了人类的表现,相信会是未来 NLP 研究和工业应用最主流的语言模型之一。本文尝试由浅入深,为各位看客带来优雅的 BERT 解读 ....
star2017
1年前
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快手 | 端上智能在快手上下滑推荐取得 APP 时长 +1% 的应用实践
[图片] 1.背景 1.1.端上智能 端上智能是相对于云计算人工智能应用(如推荐、搜索)的概念:如工业界成熟的推荐系统方案,几乎都是通过云计算的算力,在海量候选集中搜索用户感兴趣的 Feed,并通过复杂的精排模型(百亿至千亿级参数规模)将排序 Top 的 Feeds 列表发送给智能手机终端。智能手机 ....
star2017
1年前
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蘑菇街增量学习番外篇一:动态正则之 tensorflow 中 div 转 mod 设计(含代码实现)
[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 本文经作者授权转载,转载请联系原作者 文本相关性在蘑菇街搜索推荐排序系统中的应用 蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与 wide&deepFM 实践(工程 + 算法) 蘑菇街首页推荐多目标优化之 reweight 实践: ....
star2017
1年前
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梳理常见的机器学习面试题,你知道几个?
添加微信: julyedukefu14,回复【7】领取最新升级版【名企 Al 面试 100 题】 26、说说常见的损失函数? 对于给定的输入 X,由 f(X)给出相应的输出 Y,这个输出的预测值 f(X)与真实值 Y 可能一致也可能不一致(要知道,有时损失或误差是不可避免的),用一个损失函数来度量预 ....
star2017
1年前
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「回顾」百度智能写作如何通过人工智能技术为媒体内容创作赋能?
[图片] 分享嘉宾:彭卫华 百度 主任研发架构师 编辑整理:马宇峰 内容来源:百度大脑&DataFun AI Talk《智能写作:人工智能为媒体内容创作赋能》 出品社区:DataFun 注:文末附有百度知识图谱部的职位信息,感兴趣的小伙伴可以关注下。 [图片] 百度知识图谱致力于构建最大最全 ....
star2017
1年前
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图解自监督学习,人工智能蛋糕中最大的一块
作者:Amit Chaudhary 编译:ronghuaiyang 导读: 如果人工智能是一块蛋糕,那么蛋糕的大部分是自监督学习,蛋糕上的糖衣是监督学习,蛋糕上的樱桃是强化学习。 Yann Lecun 在他的演讲中引入了“蛋糕类比”来说明自监督学习的重要性。虽然这个类比是有争论的,但我们也已经看到了 ....
star2017
1年前
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深入理解推荐系统:Fairness、Bias 和 Debias
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】系列文章的第四篇,将以推荐系统的“Fairness 公平性”作为今天的主角,会从四个方面来介绍 Fairness 的相关问题、解决方案、相关比赛和参考文献。 有一段时间没有更新这个系列的文章,最近 ....
star2017
1年前
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科学匠人 | 微软亚洲研究院 陈薇 用数学逻辑来优化工作和人生
编者按:从数学博士到投身计算机科学研究,微软亚洲研究院机器学习组主管研究员陈薇将理性严谨的数学思维融入到了工作与生活的方方面面:在研究领域,陈薇以她坚实的数学背景与研究团队一起从事机器学习理论和算法优化的研究,为机器学习的加速发展奠定了有力的理论基础;在生活中,她也用数学思维来不断优化自己的人生。 ....
star2017
1年前
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因果推断在阿里飞猪广告算法中的实践
[图片] 分享嘉宾:观宙 阿里飞猪 算法专家 编辑整理:王吉东 出品平台:DataFunTalk 导读: 在飞猪搜索 CPC 广告业务中,广告策略不仅需要考虑 CPC 消耗和广告主 ROI,平台整体营收 ( 即 CPC 消耗 + 自然交易抽佣 ) 也是不能忽略的优化目标。传统上基于广告 pCTR、p ....
star2017
1年前
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让 AI“读懂”短视频,爱奇艺内容标签技术解析
来源: 爱奇艺技术产品团队 前言 随着短视频的兴起,每天有大量的短视频被生产并上传到各大视频平台,面对海量的短视频,如何提升这些短视频的智能分发效率是各大短视频平台面临的重要课题。 视频的标签技术是内容理解的一种重要手段,已经在业界被广泛应用于推荐系统的各个环节:用户画像、召回、排序等。标签一般分为 ....
star2017
1年前
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2021 年 5 月滴滴算法岗:三面拿下 offer,面试题分享
添加客服微信:julyedufu77,回复 “ 7 ”,领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书! [图片] 添加客服微信:julyedufu77,回复 “ 7 ”,领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书!
star2017
1年前
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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
本文选自“字节跳动基础架构实践”系列文章。 “字节跳动基础架构实践”系列文章是由字节跳动基础架构部门各技术团队及专家倾力打造的技术干货内容,和大家分享团队在基础架构发展和演进过程中的实践经验与教训,与各位技术同学一起交流成长。 2019 年,Gartner 将图列为 2019 年十大数据和分析趋势之 ....
star2017
1年前
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