做机器学习项目的
作者：datarevenue 编译：ronghuaiyang 来源： AI公园 这个checklist能帮助你迈出做一个成功的机器学习项目第一步。 避免混淆，用这个简单的清单来计划你的 AI 项目。 对许多人来说，机器学习仍然是一项新技术，这可能会让它难以管理。 项目经理通常不知道如何与数据科学家谈……
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浅谈国际信息流推荐
分享嘉宾：杰雄 阿里巴巴 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：大鱼技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 本次分享的主题是浅谈UC国际信息流推荐。会跟大家探讨下发链路中常见的一些问题，主要包括两个场景： 列表页排序，包括：目标确定、多目标任务以及混排组合优化。 内容冷启问题，如果不做内容理解，能否……
爱奇艺效果广告的个性化探索与实践
文章作者：王晖 爱奇艺 资深工程师 编辑整理：王浩 内容来源：爱奇艺技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 随着大数据和人工智能的技术进步，数字营销行业也在不断变化。得益于雄厚技术实力，爱奇艺效果广告得到蓬勃发展，实现了海量触达、定向精准、效果显著的广告投放，为广告主提供跨平台、多终端的网……
谷歌阿里微软等大深度学习模型最全演化图谱推荐广告搜索领域
今天我们一起回顾一下 近3年来的所有主流深度学习CTR模型，也是我工作之余的知识总结，希望能帮大家梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。 随着微软的Deep Crossing，Google的Wide&Deep，以及FNN，PNN等一大批优秀的深度学习CTR预估模型……
面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型
原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/72607641 导读： 今天分享一下 facebook 新发的深度学习推荐系统的论文： Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems https://arxiv.org/pdf/1906.00091.pdf 这篇文章概述了当前推荐系统实现的主要思路，提出了一种通用的模型结构 DLRM，与其他常见的 paper 不同，该篇有着浓浓的工业界风格，不仅和其他模型进行效果对比，还讲述了常见的特征如何处理，内在思维逻辑如何，在……
腾讯技术用万字长文聊一聊技术
作者： qfan，腾讯 WXG 应用研究员 随着深度学习在工业届不断火热，Embedding 技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding 作为深度学习的热门研究方向，经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要系统总结了现在主流的……
蘑菇街增量学习番外篇一动态正则之中转设计含代码实现
作者：美丽联合集团 算法工程师 琦琦 ， 公众号关注：诗品算法 0、引言 大家还记得那篇增量学习实践相关的文章吗？很多小伙伴私信我，想要进一步了解流程和设计细节等。感谢大家的信任，我愿将这些干货无私分享。从这篇文章开始，我会将增量学习的设计细节陆续拆分成几篇技术文章分享给大家。美名其曰——增……
王冬月京东推荐算法精排技术实践
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”就是典型的购……
华为云苏嘉如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理
分享嘉宾：苏嘉博士 华为云 编辑整理：熊丹妮 武汉天喻信息 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。主要内容包括： 智慧医疗……
贝壳找房读懂用户找房需求贝壳语义解析技术实践
2018-12-10 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在贝壳房源搜索中的任务和实现难点。 贝壳房……
