来源：美团技术团队 图灵平台是美团配送技术团队搭建的一站式算法平台，图灵平台中的在线服务框架——图灵 OS 主要聚焦于机器学习和深度学习在线服务模块，为模型和算法策略的线上部署和计算提供统一的平台化解决方案，能够有效提升算法迭代效率。本文将与大家探讨图灵 OS 在建设和实践中的思考和优化思路，希望能 ....

机器学习作为近几年的一项热门技术，不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知，更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的 2018 ArchSummit 全球架构师峰会上，个推首席数据架构师袁凯，基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验，分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。 一、 ....

[图片] 作者简介：唐巧，资深 iOS 开发者。曾在网易参与过网易邮箱、网易微博以及有道云笔记的开发。目前在猿题库创业，是小猿搜题的产品技术负责人。本文经授权转自作者同名公众号。 最近又到了一年一度互联网公司校园招聘的季节，我一次又一次地见到应届生在找工作上不停地犯一些常识性错误。好吧，我就再老话常 ....

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在 SIGAI 之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了 3 个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇，在今天这篇文章中，SIGAI ....

2018-12-10 [图片] 1. 引言 自然语言理解（natural language understanding，NLU）是人工智能的核心难题之一，同时也是文本和语音搜索的核心。本文主要阐述了 NLU 在贝壳找房中的探索和实践，以及如何为贝壳的搜索场景赋能。在文章开始之前我们先来道一道 NLU ....

AUC 在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是 ROC 曲线下的面积。所以，在理解 AUC 之前，要先了解 ROC 是什么。而 ROC 的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。 混淆矩阵 假设，我们有一个任务：给 ....

_怎样赢得机器学习比赛：你拿别人的结果和你自己的结果与做集成。 _ —— Vitaly Kuznetsov NIPS2014。 集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在 Kaggle 比赛中的集成方法。 在第一部分中，我们会讨论从提交文件中建立集成。主 ....

[图片] 文章作者：Leoc 腾讯 编辑整理：zizhewang ( 汪子哲 ) 内容来源：腾讯技术工程 出品平台：DataFunTalk 导读： 模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于模型和特征的 ....

作者：Mohamed Ali Habib 本文由 AI 公园授权转载。 编译：ronghuaiyang 介绍 既然你已经在阅读这篇文章了，那么你可能已经知道该领域的先驱之一 Andrew Ng 是谁，并且你可能对会对他关于如何建立机器学习职业生涯的建议感兴趣。 本博客总结了斯坦福大学 CS230 深 ....

分享嘉宾：于茜 微博 高级算法工程师 编辑整理：王洪达 内容来源：Flink Forward 导读： 微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有 2.22 亿日活用户和 5.16 亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于 ....

[图片] 分享嘉宾：方宽 知乎 算法工程师 文章整理：艺饭饭 内容来源：DataFunTalk 出品平台：DataFun 导读： 随着用户规模和产品的发展， 知乎搜索面临着越来越大的 query 长尾化挑战，query 理解是提升搜索召回质量的关键。本次分享将介绍知乎搜索在 query term w ....

1. 背景 语言模型在自然语言处理具有重要的地位，它是一种基于概率统计的模型，主要的目标是描述字/词在句子中的概率。同时，语言模型是从大量的语料信息中训练出的模型，它“学习”到的词的概率是通用语义的信息，可以和很多实际应用相结合，尤其是在一些基于统计模型的领域，如语音识别，分词，情感分析以及机器翻译 ....

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！！ 1、基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 一、目标检测常见算法 object detection，就是在给定的图片 ....

来源： 公众号 浅梦的学习笔记 本文结合百度和支付宝两段推荐系统相关的实习经历，针对工业界的模型发展做了简单梳理与回顾，涵盖表示学习，深度学习，强化学习知识图谱以及多任务学习 表示学习和深度学习在推荐系统中的应用是目前工业界比较成熟的，但是与强化学习、知识图谱、多任务学习相结合是比较少的， 一方面此 ....

作者： 张俊林 原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681 推荐系统技术，总体而言，与 NLP 和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同 ....

他们将现有方法分为三个大类：半监督方法，包括图神经网络和图卷积网络；无监督方法，包括图自编码器；近期新的研究方法，包括图循环神经网络和图强化学习。然后按照这些方法的发展史对它们进行系统概述。该研究还分析了这些方法的区别，以及如何合成不同的架构。最后，该研究简单列举了这些方法的应用范围，并讨论了潜在方 ....

原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。 怎样成为一名优秀的算法工程师？这是很多从事人工智能学术研究和产品研发的同学都关心的一个问题。面对市场对人才的大量需求与供给的严重不足，以及高薪水的诱惑，越来越多的人开始学习这个方向的技术，或者打算向人工 ....

作者：阿里妈妈风控团队 品牌风险管理是阿里妈妈风险管理中最核心的风险之一，一直备受商家和消费者关注。商家在没有品牌资质的情况下售卖假冒或山寨的品牌商品，会侵犯品牌商及消费者的权益。本文将主要介绍，阿里妈妈品牌风险识别体系是如何一步步炼成的。 ▐ 一、背景 1.1 阿里妈妈品牌风险简介 在阿里妈妈业务 ....