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 ....

添加客服微信：julyedufu77，回复' 7 ' ，获取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书！ [图片] [图片] 添加客服微信：julyedufu77，回复' 7 ' ，获取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书！

作者：AI 科技大本营 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61943262 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 整理 | Jane 出品 | AI 科技大本营 优质的人工智能学习资源一直是大家非常关注的，以往我们也推荐过很多 ....

作者简介：莱灵图髯客，携程高级算法工程师，主要负责自然语言处理领域相关工作，对半监督学习、自然语言生成、实体识别、文本分类及检索等领域有浓厚兴趣。 一、背景介绍 伴随信息时代的快速发展，消费者的消费观念趋于理性、客观，对产品本身的质量要求也越来越高。在用户难以直接接触到产品的情况下，能否第一时间让用 ....

作者：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 链接推送： 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——标签聚类 大家好，今天和大家分享一下用户画像数据质量管理这块的内容。数据质量管理这项 ....

添加微信：julyedufu77，回复“ 7 ”领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书！ [图片] [图片] 添加微信：julyedufu77，回复“ 7 ”领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书！

桔妹导读： 在网约车行业中，有很多场景中都有着因果推断的相关应用，不仅仅是算法同学等在因果建模时运用到相关知识，很多业务同学在做相关决策时也经常用到。因此采用日常生活中常见的例子以及行业中的常见问题，对因果推断方向进行科普。 1. 因果推断科普介绍 本文大概从两个方面展开介绍： 因果性和相关性的定义 ....

一、背景 在推荐系统、搜索排序、效果广告等场景中，点击率预估是十分重要的部分，CTR 算法也被誉为镶嵌在互联网技术上的明珠。在深度学习火热之前，除了简单的 LR 以外常用的算法类有：以决策树为主的 Boosting 算法；以因子分解为基础的 FM 算法。相对而言，树模型比较适合学习数值类的连续特征， ....

[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 ....

【推荐系统】专栏历史文章： 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】系列文章的第五篇，将以推荐系统中的“attention 机制”作为今天的主角，会从三个方面进行介绍，什么 ....

[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： ....

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 ....

[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 ....

[图片] 文章作者：纪志伟@网易严选 内容来源：严选技术团队 导读： 随着 Bert 的发布，预训练 ( pre-train ) 成为 NLP 领域最为热门的方向之一，大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了 NLP 模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式，以及语言模型在网 ....

[图片] 分享嘉宾：毛夏君老师 内容来源：DataFun AI Talk《搜索引擎从 0 到 1》 出品社区：DataFun [图片] 今天主要分享的是一些搜索工程方面的意见，首先介绍下一个完整的搜索引擎是由哪几部分组成的，然后是搜索内部文件的读和写，最后是搜索系统中主要的核心要点分析以及对应的案例 ....

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 ....

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。 ....

[图片] 作者： 石塔西 推荐道 前言 研究推荐算法的一大痛点是什么？不是文章太少，而是文章太多，信息爆炸。每年 KDD, SIGIR, CIKM 上有那么多中外的王婆一起卖瓜，各种各样的 NN、FM、Attention 满天飞，其中不乏实打实的干货，更不缺乏湿漉漉的灌水文，让人不知道哪个方法才是解 ....

作者：李露，西北工业大学 据不完全统计，网民们平均每人每周收到的垃圾邮件高达 10 封左右。垃圾邮件浪费网络资源的同时，还消耗了我们大量的时间。大家对此深恶痛绝，于是识别垃圾邮件并对其进行过滤成为各邮件服务商的重要工作之一。 垃圾邮件识别问题本质上是一个文本分类问题，给定文档 p（可能含有标题 t） ....