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标签: 深度学习 共 396 个结果.
58 同城 | 深度召回在招聘推荐系统中的挑战和实践
[图片] 分享嘉宾:李祖定 58 同城 算法架构师 编辑整理:郭嘉伟 内容来源:58 推荐系统技术沙龙 出品平台:DataFunTalk 导读: 招聘业务是多行为场景,用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战,将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用,最后总结实践中的教训与心 ....
star2017
1年前
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标签平滑 & 深度学习:Google Brain 解释了为什么标签平滑有用以及什么时候使用它 (SOTA tips)
作者:Less Wright 编译:ronghuaiyang 转载自 AI 公园 导读 标签平滑算是一种常规技术了,但是这背后的原理不知道大家有没有深究过,Google brain 给出了他们的解释,并给出了一些使用它的 SOTA 的建议。 来自谷歌 Brain 的 Hinton, Muller 和 ....
star2017
1年前
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「回顾」深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用
[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【1212】 分享嘉宾:舒鹏 搜狗 专家研究员 编辑整理:王彦斐 内容来源:DataFun AI Talk《深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用》 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 大家好,我是来自搜狗 ....
star2017
1年前
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贝壳找房【深度语义匹配模型】原理篇二:交互篇
上期: 贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一:表示型 上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型,本期将为大家带来六种交互型的深度语义匹配模型。 一、前篇回顾 上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型,表示型的模型更侧重于对表示层的构建,其特点是对将要匹配的两个句子分别进行编码与特征提取,最后进 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (十八)-- 探秘阿里之深度兴趣网络(DIN) 浅析及实现
石晓文的学习日记 发表时间: 2018.06.26 阿里近几年公开的推荐领域算法有许多,既有传统领域的探索如 MLR 算法,还有深度学习领域的探索如 entire -space multi-task model,Deep Interest Network 等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (十七)-- 探秘阿里之 MLR 算法浅析及实现
阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少,既有传统领域的探索如 MLR 算法,还有深度学习领域的探索如 entire -space multi-task model,Deep Interest Network 等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了 MARDPG 算法。从本篇开始,我们就 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (二十四)-- 深度兴趣进化网络 DIEN 原理及实战!
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-11-04 在本系列的推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现中,我们介绍了阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network,以下简称 DIN),时隔一年,阿里再次升级其模 ....
star2017
1年前
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机器学习人工智能学习资源导航
资源地址: [链接] 帮这个有心的同学推广下 欢迎给他 pr star mlhub123 机器学习网站导航以及资源,欢迎 PR 提供资源: 网站:[链接] 进微信群交流:备注 mlhub 进群 - [链接] Telegram 群组:[链接],资源多多~ 导航 新闻资讯 [链接]: 为数据科学专业人员 ....
star2017
1年前
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阿里零售通智能导购推荐技术实践
零售通是阿里巴巴 B 类事业群针对线下零售店推出的解决方案,通过与品牌商、本地经销商紧密合作,为零售店提供品质好货,升级社区零售店的便民服务能力,肩负着“共建智能分销平台”和“让百万小店拥抱 DT 时代”的重要使命。在这种 B2b2c 新型的分销模式中,智能导购推荐不仅提供一站式 APP 进货方式, ....
star2017
1年前
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深度学习在 Airbnb 大规模搜索排名上的实战经验
Malay Haldar 等 吴少杰 2018 年 11 月 18 日 话题:AI 深度学习 [图片] 搜索排名是机器学习中的一个重要应用。在 Airbnb 公司,最初它们是使用梯度提升的决策树模型来做的。随着时间的推移,传统的梯度提升树模型遇到了瓶颈,于是 Airbnb 开始探索利用深度学习来解决 ....
star2017
1年前
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美团在 O2O 场景下的广告营销
美团作为中国最大的在线本地生活服务平台,覆盖了餐饮、酒店、旅行、休闲娱乐、外卖配送等方方面面生活场景,连接了数亿用户和数百万商户。如何帮助本地商户开展在线营销,使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率,是美团的核心问题之一,而机器学习相关技术在本地在线营销场景下发挥着非常关键作用。 本文将从 ....
star2017
1年前
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「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
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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工业数据采集方法深度学习
工业数据传感采集系统针对石油、化工、冶金、水泥、电力等典型行业在过程参数测量、设备状态监测、过程优化控制等领域的应用需求,航天数据公司突破低功耗、高灵活性接口技术和非侵入式信号传感技术等关键技术,提供包括温度、压力、物位、流量变送器在内的多种类型的通用型工业测控装置及示功仪、电机监测装置等专用型工业 ....
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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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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关于感受野的总结
感谢 SIGAI 特约作者:mileistone 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域,换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比如下图( ....
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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