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标签: 人工智能 共 918 个结果.
「回顾」基于金融智能风控的实时指标处理技术体系
[图片] 配套 PPT 下载,请识别底部二维码关注社区公众号,后台回复_【风控反欺诈】_ 分享嘉宾:**尹航 ** 邦盛科技 高级技术专家 整理编辑:朱琴 内容来源:DataFun AI Talk《基于金融智能风控的实时指标处理技术体系》 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 本 ....
star2017
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网易杭研 分享 图数据库基础
[图片] 文章作者:温正湖 网易杭研 资深数据库内核专家 内容来源:数据库内核@知乎专栏 出品社区:DataFun 注:欢迎投稿「行知」,投递方式见文末。 本文尝试以提问回答的方式来介绍笔者所理解的图数据库。包括图数据库的基本定义,图数据库如何表达数据,图数据相比关系型数据库的优势,图数据库使用场景 ....
star2017
1年前
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知识图谱的自动构建
[图片] 本文根据吴信东 (IEEE & AAAS Fellow,明略科技 首席科学家) 教授在 2019 知识图谱前沿技术论坛的分享内容,编辑整理而成,发布于 DataFunTalk,编辑整理:王吉东。 注:欢迎转载,转载请在留言区内留言。 导读: 知识图谱的构建包括逻辑建模、隐含空间分析 ....
star2017
1年前
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春风十里不如你
深度学习(Deep Learning)核心技术开发与应用培训班 主办单位:中国管理科学研究院执业资格认证培训中心 一,时间地点: 2018 年 09 月 13 日— 2018 年 09 月 16 日北京 2018 年 08 月 23 日— 2018 年 08 月 26 日广州 (机房上课,每人一台电 ....
star2017
1年前
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推荐系统顶会 RecSys2018 最佳论文奖出炉!因果嵌入推荐与用户研究成为焦点
第 12 届推荐系统顶级会议 ACM RecSys 在 10 月 2 日到 7 日的加拿大温哥华举行,最近官网大会公布了最佳长短文,包括来自 Criteo AI Labs 的因果嵌入推荐与德国 Duisburg-Essen 大学的用户评估中物品消费的影响。 官网地址:https://recsys.a ....
star2017
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推荐系统遇上深度学习 (一)--FM 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:2018-04-10 1、FM 背景 在计算广告和推荐系统中,CTR 预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,判断一个商品的是否进行推荐需要根据 CTR 预估的点击率来进行。在进行 CTR 预估时,除了单 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (二十一)-- 阶段性回顾
本系列已经写了二十篇了,但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前,我们先静下心来,一起回顾下之前学习到的东西! 由于是总结性质的文章,很多细节不会过多的涉及,有兴趣的同学可以点击文章中给出的链接进行学习。 本文中涉及的大多数算法是计算广告中点击率预估用到的模型。 好了,废话不多说, ....
star2017
1年前
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回顾·知识图谱在贝壳找房的从 0 到 1 实践
本文转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文根据贝壳找房王贺青老师在 DataFun Talk 人工智能技术沙龙中分享的《知识图谱在贝壳找房的从 0 到 1 实践》编辑整理而成,在未改变原意的基础上稍做整理。 [图片] 今天分享的内容有四个方面,第一个介绍下知识图谱,第二个讲为什么 “ ....
star2017
1年前
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「回顾」强化学习:原理与应用
分享嘉宾:王凡 百度 资深研发工程师 编辑整理:王成林 内容来源:百度大脑&DataFun AI Talk《强化学习:原理与应用》 今天分享话题主要是跟强化学习有关,因为强化学习最近在工业界是非常火热。从加入百度开始,我主要就是做这一块。强化学习是一个比较大的话题,分享的内容大概是三个部分: ....
star2017
1年前
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推荐技术随谈
文章作者:翦浩 脉脉 编辑整理:蒋权 内容来源:DataFun AI Talk 大家好,今天想和大家讨论下相关推荐技术通用的特点及在实践中的改进点,这也是我们团队在研发实践中一些经验总结。 首先,推荐解决主要问题是给用户在没有行为的新闻上预测一个偏好概率,然后通过概率值由高到低排序推荐给用户。如图简 ....
star2017
1年前
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3 人半年打造语音识别引擎——58 同城语音识别自研之路
导读:大多数人会认为研发语音识别技术是一条艰难的道路,投入会巨大,道路会很漫长。我们于 2019 年 11 月组建了 3 人团队自主研发语音识别技术,包括 2 名算法工程师和 1 名后端工程师,历经半年,自研语音识别引擎效果超过第三方采购厂商,成功打造了 58 语音识别引擎。本文将分享我们自研语音识 ....
star2017
1年前
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拯救 996 的配方
[链接] 引言 随着越来越多的公司加入 996 的阵营,企业面临的经营压力越来越大,员工不得不为此付出更多的努力。在社会的大环境下,企业不努力燃烧激情,将失去生存的立锥之地;员工不努力释放自我,将会被企业淘汰;正所谓皮之不存毛将焉附。这样的场景,非企业所愿,非员工所望,却是趋势如此,与其做无谓的抗议 ....
star2017
1年前
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AIQ - 百度深度学习图像识别决赛代码分享 (OCR)
大赛官网:http://meizu.baiducloud.top/ps/web/index.html 初赛内容:从图片中识别四则运算式,算式可能包含数字 0~9、运算符 +-*、括号()。并且,算式的长度固定为 5 或 7,包含三个数字,两个运算符,0 或 1 对括号。下面是几个样例: [图片] ( ....
star2017
1年前
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AIQ - 区块链 | 浅谈区块链技术与阿里云的探索实践
[图片] 作者 | 余珊 本文根据 QCon 北京 2018 站上的演讲整理而成,原题《区块链 Hyperledger Fabric 的落地挑战与阿里云探索经验分享》。 ** [图片] 这是今天的主题大纲,我们开始先会回顾一下区块链的概念技术和业务,我们会探讨一下区块链在企业场景落地的一些关键考虑的 ....
star2017
1年前
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美团本地生活场景的短视频分析
[图片] 分享嘉宾:马彬 博士 美团 技术专家 编辑整理:刘小辉 出品平台:DataFunTalk、AI 启蒙者 导读: 在硬件、软件技术发展的助推下,我们正进入一个视频爆发的时代,无论从用户还是内容维度,视频数据都蕴含着非常大的信息量,在视频数据的分析中 AI 算法大有可为,无论是视频的创作、审核 ....
star2017
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阿里粗排技术体系与最新进展
分享嘉宾:王哲 阿里巴巴 编辑整理:乐远 语音朗读:蒋志新 出品平台:DataFunTalk 导读: 在搜索、推荐、广告等需要进行大规模排序的场景,级联排序架构得到了非常广泛的应用。以阿里的在线广告系统为例,按顺序一般包含召回、粗排、精排、重排等模块。粗排在召回和精排之间,一般需要从上万个广告集合中 ....
star2017
1年前
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AIQ - AI | 快手 AI 技术副总裁郑文:为什么说 AI 是短视频平台的核心能力
本文转载自快手 AI 技术副总裁郑文 CSDI 演讲 量子位 授权发布 | 公众号 QbitAI 7 月初举办的中国软件研发管理行业峰会(CSDI)上,快手 AI 技术副总裁郑文针对 AI 技术在短视频领域的应用做了精彩演讲。他介绍了人工智能技术是如何在快手整个业务流程中发挥作用,以及互联网公司如何 ....
star2017
1年前
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随机森林概述
在 SIGAI 之前的公众号文章“大话 AdaBoost 算法”中我们介绍了集成学习的思想以及 Boosting 算法,今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本 ....
star2017
1年前
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AI 手机产品化实践与思考
分享嘉宾:邵浩博士 vivo 算法专家 编辑整理:于薇 出品平台:DataFunTalk 导读: 目前 AI 技术受到了各大手机和智能设备应用厂商的广泛关注,尤其是基于深度学习的自然语言处理(NLP)因其丰富的应用场景,带动了大量快速增长的应用落地,如机器翻译,搜索推荐,问答系统,聊天机器人等。如何 ....
star2017
1年前
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阿里妈妈:电商预估模型的发展与挑战
[图片] 分享嘉宾:周国睿 阿里妈妈 算法专家 编辑整理:鞠芳 内容来源:AI 科学前沿大会 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 本次分享内容提纲: 电商数据个性化预估的特性 阿里妈妈模型迭代路径 Where to Go 一、电商数据个性化预估的特性 首先介绍一些基础的背景知识, ....
star2017
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