美团技术 稿 美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。 导语 业务背景 图灵训练引擎优化 Spark算子解读 map ....

作者：陈雷慧（豆苗） 背景 躺平 APP 是“躺平”这个大生态中生活记录社区，记录生活记录家。 [图片] 该业务场景中，个性化推荐在充分利用流量实现精细化运营、促进信息流动方面有着不可或缺的地位。在业务成长初期，其内容推荐也面临着如下两个问题： 用户冷启动： 对于无任何行为或行为稀疏的用户，难以有效 ....

[图片] 不论是通过搜索还是推荐，用户看到了很多我们用各种逻辑和理由展示给他的物品，他只从中消费了一部分物品。那么问题来了，到底是那些特性吸引了用户消费呢？ 一种简单粗暴的办法是直接把用户产生过行为的物品标签累积在一起。但是这里要说的是另一种思路。 我们把用户对物品的行为，消费或者没有消费看成是一个 ....

[图片] 文章作者：姚凯飞 Club Factory 推荐算法负责人 内容来源：作者授权发布 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的 ....

作者： Microstrong 本文概览： [图片] 1. Autoregressive 语言模型与 Autoencoder 语言模型 1.1 语言模型概念介绍 Autoregressive 语言模型：指的是依据前面（或后面）出现的单词来预测当前时刻的单词，代表有 ELMo， GPT 等。 Auto ....

本文转载自：微信 AI，作者 xiafengxia 在微信 AI 背后，技术究竟如何让一切发生？微信 AI 公众号推出技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”，干货满满，敬请关注。以下为专题的第一篇《微信看一看推荐排序》。 第二篇:详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回 一、背景 微信公众平 ....

转载自 王喆的机器学习笔记 因为这篇文章主要介绍了 YouTube 深度学习系统论文中的十个工程问题，为了方便进行问题定位，我们还是简单介绍一下背景知识，简单回顾一下 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 中介绍的 YouTube 深度学习 ....

本文转载自 机器学习与人工智能 公众号 用户画像中用户行为标签是很重要的一块内容，这篇详细讲讲如何打行为标签。 数据仓库 用户画像的应用流程从原始的数据输入到模型应用可分为 5 块（图 1），包括将操作型环境数据经 ETL 后集中存储在数据仓库，之后经过对数据的建模、挖掘、分析建立用户画像模型，最终 ....

作者：吴忠强，Datawhale 优秀学习者，东北大学 所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。 这次是学习概率统计的第三篇文章， 基于前两篇文章进行展开。在第一篇文章的概率论基础学习了离散型 ....

[图片] 分享嘉宾：郭夏玮 第四范式 资深研究员 编辑整理：蒋瑞尧 内容来源：第四范式 | 先荐 出品平台：DataFun 导读： 近年来，随着 GDPR 通用数据保护条例出台以及一些互联网公司数据隐私泄漏等事件的发生，数据隐私的保护问题在行业应用中备受关注。与数据密切相关的机器学习算法的安全性成为 ....

SIGAI 特约作者 manyi 视觉算法工程师 今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的，直到出现了 CBIR(Content-based image retrieval)技术，依靠 ....

分享嘉宾： 崔凌云，58 同城 TEG 搜索排序部算法架构师 整理出品： 张劲，AICUG 人工智能社区 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 导读： 本次分享主要以 58 租房搜索排序为背景，介绍深度学习在排序阶段的探索和实践，主要包括：单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、D ....

转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段，大家可能会想起某些中央机构，而在流量的分发方面，我们的角色是类似的，搜索 ....

欧文祥 2018 年 11 月 12 日 话题：AI 语言 & 开发双十一 [图片] 1. 项目背景 1.1 业务问题描述 目前企业财务人员开取商品增值税发票时，票面上的商品需要与税务总局核定的税分类编码进行关联，按分类编码上注明的税率和征收率开具发票，使得税务机关可以统计、筛选、比对数据等 ....

来源：新智元，编辑：数据派 THU 本文介绍 IML 领域的历史，给出了最先进的可解释方法的概述，并讨论了遇到的挑战。 近年来，可解释机器学习（IML） 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步，但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于 20 世纪 60 年代。最近，arXiv 上 ....

辛俊波 腾讯 | 高级研究员 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 )，用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 )，以及当前上下文环境 ( 如网络、手机设备、时间等 )，从而给用户推荐用户可能感兴趣的物品 ( ....

[图片] 分享嘉宾：崇懿 阿里文娱 技术专家 编辑整理：李沛欣 内容来源：阿里文娱技术 出品平台：DataFunTalk 导读： 多级多模态引擎是为推荐搜索定制的专业化的召回引擎。优酷视频搜索在基础的文本 Query 搜索系统的基础上，不断探索视频搜索的特色，在多模态输入、多级多模态索引、跨模态检索 ....

作者：JayLou 娄杰 [图片] 预训练模型(Pre-trained Models,PTMs) 的出现将 NLP 带入了一个全新时代。2020 年 3 月 18 日，邱锡鹏老师发表了关于 NLP 预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Pr ....