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标签: 人工智能 共 918 个结果.
周玉驰:因果分析在贝壳的探索实践
[图片] 分享嘉宾:周玉驰 贝壳 资深算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 因果推断的应用范围十分广泛,例如气候变暖、新药研发、物理研究、经济学等。AI领域,特别是互联网产业,如何科学的进行因果分析,是一个重要的议题。本次分享的主题是因果分析在贝壳的探索和实践。 今 ....
star2017
1年前
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袁腾飞:阿里飞猪信息流内容推荐探索
[图片] 分享嘉宾:袁腾飞 阿里巴巴 算法专家 编辑整理:赵二白 出品平台:DataFunSummit 导读: 飞猪信息流的业务场景是架设在飞猪首页里面的猜你喜欢模块,其本质是一个多物料混排场景,包括内容和商品,本次的分享主要是介绍内容推荐在旅行场景的一些探索及实践。 主要有如下三部分: 飞猪信息流 ....
star2017
1年前
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九章云极 DataCanvas 公司荣获机器之心三大奖项,助力产业数智化升级
近日,国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台机器之心发布了「AI 中国」机器之心 2021 年度榜单。九章云极DataCanvas公司凭借在人工智能领域优秀的技术、丰富的AI解决方案、智能化场景的创新应用以及适合国内市场的商业模式,入选 “最佳人工智能公司 TOP 30”、“最具商业价值解决方案TOP ....
star2017
1年前
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杨宇鸿:腾讯多模态内容理解技术及应用
[图片] 分享嘉宾:杨宇鸿 腾讯 内容理解高级工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 搜索内容的理解贯穿了整个搜索系统。我们需要从多个粒度理解搜索内容,包括语义分块、核心要素提取、页面渲染等。多模态内容理解技术在其中扮演了重要角色,它可以从内容解析、内容质量检验、内容关系 ....
star2017
1年前
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丁香园 | 电商搜索的语义理解问题
丁香园大数据 稿 今天我们来聊一聊大数据时代的电商搜索问题,随着电商的普及,越来越多人开始在网上购物,电商搜索的目的在于如何从海量的商品当中找到用户需要的商品。目前,绝大多数的商品召回和排序都是基于embedding,如何构建商品向量、如何解决搜索词与商品名称之间的语义鸿沟问题、如何解决店铺特征稀疏 ....
star2017
1年前
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端智能在大众点评搜索重排序的应用实践
祝升 刘哲 汤彪 美团技术团队 稿 1 引言 随着大数据、人工智能等信息技术的快速发展,云计算已经无法满足特定场景对数据隐私、高实时性的要求。借鉴边缘计算的思想,在终端部署 AI 能力逐渐步入大众的视野,“端智能”的概念应运而生。相比于传统的云计算,在智能手机等终端部署运行 AI 模块有以下几个方面 ....
star2017
1年前
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王志勇:贝壳找房 CVR 转化率预估模型实践
[图片] 分享嘉宾:王志勇 贝壳 架构师 编辑整理:戴稚晖 陆金所 出品平台:DataFunTalk 导读: 贝壳从房产领域的产业互联网角度介绍智能广告投放的挑战、实践和思考。房产互联网是典型的高价值、长周期转化领域,本次分享重点介绍了贝壳CVR转化率预估模型在延时反馈问题上的实战经验;贝壳设计了一 ....
star2017
1年前
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王桐:阿里智慧供应链预测算法
[图片] 分享嘉宾:王桐 阿里巴巴 资深算法专家 编辑整理:杨晓磊 本来集团 出品平台:DataFunTalk 导读: 本次分享的主题是阿里在智慧供应链预测算法上的探索。供应链里最大的挑战是不确定性,决策和优化的核心诉求就是围绕着不确定性做出最优的决策。对付供应链的不确定性有很多的方式,预测是阻挡供 ....
star2017
1年前
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深度学习垄断!分析17万篇AI顶会论文,他们首次揭示了计算资源贫富分化的证据
自2012年深度学习的意外增长以来,公司,尤其是大型技术公司和精英大学增加了对主要AI会议的参与;这里的精英大学指的是在QS世界大学排名中排名1-50的大学;此外,研究人员发现了两种策略,可以通过这些策略…
star2017
1年前
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关于AI不知道这些概念你就落伍了
对所有事情都有一定了通常比拥有一项专业技能更实用。对于进入新兴市场领域的人来说尤其如此。特别是指的注意的科技领域。
star2017
1年前
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携程利用自主研发的大数据风控系统有效识别、防范这些风险
目前携程利用自主研发的风控系统有效识别、防范这些风险。携程风控系统从零起步,经过五年的不断探索与创新,已经可以有效覆盖事前、事中、事后各个环节。
star2017
1年前
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梵高油画用深度卷积神经网络迭代十万次是什么效果?
【迭代500次,重复执行三次】重复计算了三次,使用相同的图片,相同的卷积神经网络模型,相同的迭代次数(500次),却得到了区别明显的三张结果……
star2017
1年前
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张菡:深度学习下的京东搜索召回技术
[图片] 分享嘉宾:张菡 京东 算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 搜索主要经历四个阶段:召回、粗排、精排和重排,最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分:倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配,很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传 ....
star2017
1年前
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MSCI:捕捉因子模型非线性的收益
遴选了各大顶刊最新论文,按照理解和提炼的方式为读者呈现每篇论文最精华的部分。QIML希望大家能够读到可以成长的量化文章,愿与你共同进步!
star2017
1年前
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异构广告混排在美团到店业务的探索与实践
美团技术团队 稿 导读:在LBS(Location Based Services, 基于位置的服务)距离约束下,候选较少制约了整个到店广告排序系统的潜力空间。本文介绍了我们从候选类型角度进行候选扩展,通过高性能的异构混排网络来应对性能的挑战,从而提升本地生活场景排序系统的潜能上限。希望能给从事相关方 ....
star2017
1年前
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蒋能学:网易云音乐广告算法实践
[图片] 分享嘉宾:蒋能学 网易云音乐 编辑整理:桑小晰 深交所 出品平台:DataFunTalk 导读: 本次分享的主题为网易云音乐广告算法实践,内容围绕以下五个部分: 网易云音乐广告系统简介 广告点击率预估模型 广告转化率预估模型 用户向量建模与应用 总结与建议 01 网易云音乐广告系统简介 1 ....
star2017
1年前
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王冬月:京东推荐算法精排技术实践
[图片] 分享嘉宾:王冬月 京东 机构负责人 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 京东主站推荐的主要业务场景覆盖APP中用户购买前、购买中和购买后的全流程,日均大概有7000万DAU。不同业务场景下用户需求不同,我们相应的优化目标也不同。首页feeds和“我的京东”就是典型的 ....
star2017
1年前
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图文解读:推荐算法架构——精排!
作者: 谢杨易 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员,毕业于中国科学院,目前在腾讯负责视频推荐算法工作,有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。 导语 | 精排是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,主要涉及样本、特征、模型三部分。本文将对其进行详细阐述,希望为更多 ....
star2017
1年前
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波动因子:基于NLP的行业分类
基于TNIC行业分类计算的波动率指标是解释公司波动和收益的潜在因子可以发现随着TNIC波动的上升(从组1到组5),AbnormalReturn越来越大,也就是说TNIC波动大的股票有更多的AbnormalRe…
star2017
1年前
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贝壳找房智能投放技术实践
[图片] 分享嘉宾:王志勇 贝壳 架构师 编辑整理:戴稚晖 陆金所 出品平台:DataFunTalk 导读: 贝壳从房产领域的产业互联网角度介绍智能广告投放的挑战、实践和思考。房产互联网是典型的高价值、长周期转化领域,本次分享重点介绍了贝壳CVR转化率预估模型在延时反馈问题上的实战经验;贝壳设计了一 ....
star2017
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