https://index.zshipu.com/geek/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Recent content in 机器学习 on 知识铺的博客 Hugo -- gohugo.io zh-CN Tue, 15 Mar 2022 13:48:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8E/ Tue, 15 Mar 2022 13:48:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8E/ 来源： Microstrong 文章主要内容概览： 1. Seq2Seq 以及注意力机制 Seq2Seq 任务指的是输入和输出都是序列的任务。例如说英语翻译成中文。 1.1 Encoder-Decoder 模型与 Seq2Seq 的关系？ 答：编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型最初是由 Cho 等提出应用在机器翻译中。由于在机器翻译中是文本到文本的转换，比如将法语翻译成英语，Suts https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%80%A7%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E6%8E%A8%E7%90%86%E5%92%8C%E7%A8%B3%E5%AE%9A%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Tue, 15 Mar 2022 13:43:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%80%A7%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E6%8E%A8%E7%90%86%E5%92%8C%E7%A8%B3%E5%AE%9A%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ 分享嘉宾：况琨 浙江大学 助理教授 编辑整理：有感情的打字机、闫建飞 DataFunTalk 导读： 机器学习方法已经在许多领域取得了巨大的成功，但是其中大多数都缺乏可解释性和稳定性。其主要原因是目前机器学习方法是关联驱动的，且没有区分数据中的因果关联和虚假关联。 因果推理是用于解释分析的强大建模工具，可以帮助恢 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%9E%B6%E6%9E%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 12:06:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%9E%B6%E6%9E%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 转载自 有赞技术博客 有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。 在为传统的搜索应用提供高级检索和大数据交互能力的同时，有赞搜索平台还需要为其他比如商 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Tue, 15 Mar 2022 11:54:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 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是读完以后，对个性化推 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%A8%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ Tue, 15 Mar 2022 11:50:07 +0800 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https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BD%E9%99%85%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%90%86%E8%A7%A3/ 分享嘉宾：汪昆 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： 本次分享的题目是 UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解，讲一下我们在国际信流推荐场景下的多语言内容理解方面的一些工作和思考，主要分为： 多语言内容理解的需求和挑战 多语言内容结构化信号建设方法 总结 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E8%B5%84%E7%AE%A1%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 11:39:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E8%B5%84%E7%AE%A1%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：李渔 熵简科技 联合创始人 编辑整理：Hoh 内容来源：DataFunTalk 导读： 在数字化浪潮的大背景下，金融资管行业的先行者正在积极探索将人工智能、大数据等先进技术用于构建面向未来的智能化投资研究平台。本文将从金融资管领域对于数据智能的需求入手，详细介绍自然语言处理技术在金 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ALBERT作为BERT的一个变体，在保持性能的基础上，大大减少了模型的参数，使得实用变得更加方便，是经典的BERT变体之一。 BERT 的 youxiu 变体：ALBERT 论文图解介绍 考虑下面给出的句子。作为人类，当我们遇到“ apple”这个词 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AF%B9%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%85%A5%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ Tue, 15 Mar 2022 11:31:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AF%B9%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%85%A5%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ 作者：Madison May 编译：ronghuaiyang 导读 Reformer 之前已经提过几次，这次带大家更加深入的了解一下这个方法的思想及背后的动机。 自从最初的"Attention is All You Need"论文在 NLP 社区掀起了 Transformer 热潮，似乎我们一直在不懈地追求更大的模型。在 2019 年夏天，英伟达发 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 11:29:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95/ 本次课程的主题包括： Web structure Pagerank 推导和计算方式 应用：Graph Search（个人认为反而是重要的部分） 1. Web Structure 1.1 定义：有向图 : 所有能够到达 v 的节点集合 ：所有 v 能够到达的节点集合 有向图的两种类别： strongly connected：节点间是互通的，能够通过有向路径实现互达 （ ） directed acyclic graph：有向无环图， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9D%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 11:27:28 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9D%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者：carloslin，腾讯 PCG 应用研究员 Embedding 技术目前在工业界以及学术界中应用非常广泛，关于 Embedding 的探索和应用从未停歇。Embedding 的训练方法主要分成 DNN 的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法，其中最经典的 word2vec 以及由此衍生出 sentence2vec，doc2vec，item2ve https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%B8%8E%E5%8F%AC%E5%9B%9E/ Tue, 15 Mar 2022 11:27:11 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%B8%8E%E5%8F%AC%E5%9B%9E/ nevinzhang 微信AI 导读：在微信AI背后，技术究竟如何让一切发生？关注微信AI公众号，我们将为你一一道来。今天我们将放送**微信AI技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”**的第二篇——《微信看一看内容召回》。 第一篇：微信「看一看」 推荐排序技术揭秘 看一看介绍 相信对于不少人而言微信已经 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Tue, 15 Mar 2022 11:26:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ 作者：李rumor 虽然现在大家都用字粒度的BERT隐式地进行词法分析，但分词依旧是很多系统中重要的一环，BERT之前的经典浅层模型大都以词向量作为输入。今天就再把分词拿出来聊聊，如果有一天大家做了面试官，不妨把这些细节拿出来问一哈。 NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句 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https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%B7%B1%E8%80%95%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%83%8C%E6%99%AF%E4%B8%8B%E6%90%BA%E7%A8%8B%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E6%99%AF%E9%85%92%E4%BC%98%E8%B4%A8%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%9A%84%E6%8C%96%E6%8E%98/ 作者简介：莱灵图髯客，携程高级算法工程师，主要负责自然语言处理领域相关工作，对半监督学习、自然语言生成、实体识别、文本分类及检索等领域有浓厚兴趣。 一、背景介绍 伴随信息时代的快速发展，消费者的消费观念趋于理性、客观，对产品本身的质量要求也越来越高。在用户难以直接接触到产品的情况下， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 11:25:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：Moyan 腾讯音乐 高级算法研究员 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： QQ音乐和全民K歌的各种技术需求驱动了多模态学习的研究。在总结归纳业务需求时，我们总结了MMatch，一系列模态匹配技术。提出多模态技术的想法很自然，因为不同模态之间的描述可以补充知识 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E4%B8%80%E7%AB%99%E5%BC%8F%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%BB%BA%E8%AE%BE%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 11:25:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E4%B8%80%E7%AB%99%E5%BC%8F%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%BB%BA%E8%AE%BE%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 本文根据美团配送资深技术专家郑艳伟在2019 SACC（中国系统架构师大会）上的演讲内容整理而成，主要介绍了美团配送技术团队在建设一站式机器学习平台过程中的经验总结和探索，希望对从事此领域的同学有所帮助。 0. 写在前面 AI是目前互联网行业炙手可热的“明星”，无论是老牌巨头，还是流量新贵 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AA%E4%BD%A0%E5%BA%94%E8%AF%A5%E7%94%A8%E7%94%A8%E7%9C%8B%E7%9A%84%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%9A%84%E6%9C%80%E6%96%B0%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 11:25:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AA%E4%BD%A0%E5%BA%94%E8%AF%A5%E7%94%A8%E7%94%A8%E7%9C%8B%E7%9A%84%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%9A%84%E6%9C%80%E6%96%B0%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 作者：PURVA HUILGOL 编译：ronghuaiyang 英文原文： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/6-pretrained-models-text-classification/ 导读: 文本分类是 NLP 的基础任务之一，今天给大家介绍 6 个最新的预训练模型，做 NLP 的同学一定要用用看。 介绍 我们正站在语言和机器的交汇处。我对这个话题很感兴趣。机器能写得和莎士比亚一样好吗？如果一台机器可以提高我自己的写作技能呢？ https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%A4%84%E7%90%86%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E6%95%B0%E6%8D%AE/ Tue, 15 Mar 2022 11:21:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%A4%84%E7%90%86%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E6%95%B0%E6%8D%AE/ 准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了 96.2%! 你的老 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 11:20:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 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 ( 如电商的商品、fee https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E9%98%BF%E9%87%8C%E8%BA%BA%E5%B9%B3%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 11:20:02 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E9%98%BF%E9%87%8C%E8%BA%BA%E5%B9%B3%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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。 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，难以有效的捕 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B9%B4%E5%A4%A9%E7%8C%AB%E5%8F%8C%E6%88%90%E4%BA%A4%E6%80%BB%E9%A2%9D%E6%98%AF%E8%BF%99%E6%A0%B7%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 11:16:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B9%B4%E5%A4%A9%E7%8C%AB%E5%8F%8C%E6%88%90%E4%BA%A4%E6%80%BB%E9%A2%9D%E6%98%AF%E8%BF%99%E6%A0%B7%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%9A%84/ 基于机器学习方法对销售预测 刚刚过去的双十一，大家可能更关心的是双十一的折扣，什么商品打了什么折扣。但是对于天猫而言，他们可能更关心的是双十一当天的销售额是多少，因为知道销售额，他就能提前做一个准备，做到未雨绸缪。 2016年我们这边有三组数据，第一组是在双十一的前十天，网上有一个专 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%89%B9%E6%94%B9%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ Tue, 15 Mar 2022 11:15:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%89%B9%E6%94%B9%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ 分享嘉宾：李超 腾讯 高级研究员 编辑整理：席建文 西南民族大学 出品平台：DataFunSummit 导读： 这次我们主要介绍智能批改相关的技术探索与实践，更多的分享实际场景、问题和解决方案。在作业和试卷的批改技术部分会重点讲解，其他地方会相对的简略介绍。主要内容包括：① 背景介绍；② 典型问题 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E7%BB%93%E5%90%88%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%B5%8C%E5%85%A5%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 10:51:11 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E7%BB%93%E5%90%88%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%B5%8C%E5%85%A5%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ “ 本文主要介绍了发表在 WWW2018 的论文《TEM: Tree-enhanced Embedding Model for Explainable Recommendation》，利用 GBDT 叶子节点进行嵌入表示来获得一个具有解释性的推荐模型” 本文来源：RecLismCat https://zhuanlan.zhihu.com/p/96124874 3 TREE-ENHANCED EMBEDDING METHOD 首先提出 TEM，它结合 MF 用于稀疏数据建模和 GBDTs 用于交叉特征学习的优点。还讨论了可解释性，分析了其复杂性 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%A0%E4%BF%8A%E6%9E%97%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 10:51:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%A0%E4%BF%8A%E6%9E%97%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：张俊林博士 新浪微博 编辑整理：李桂荣 中南财经政法大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，根据训练数据标记与否，可以分为有监督学习和无监督学习/自监督学习。监督学习技术已相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。自 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E5%B0%8F%E5%86%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E4%BA%BA%E6%A0%BC%E5%8C%96%E7%9A%84%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ Tue, 15 Mar 2022 10:49:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E5%B0%8F%E5%86%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E4%BA%BA%E6%A0%BC%E5%8C%96%E7%9A%84%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ 导读：微软小冰是领先的跨平台人工智能系统， 本次分享将介绍微软小冰最新的对话技术框架，以及在这套框架的基础之上，如何一步步构建 人格化 的 对话系统，并且在社交娱乐及实用场景当中的具体运用。主要包括： 如何构建基本的对话系统？ 人格化的定义及如何部分实现人格化 如何构建基本的对话系统？ 广义对话 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%80%E6%96%87%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86/ Tue, 15 Mar 2022 10:49:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%80%E6%96%87%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/29765582 现在网上介绍gbdt算法的文章并不算少，但总体看下来，千篇一律的多，能直达精髓的少，有条理性的就更稀少了。我希望通过此篇文章，能抽丝剥茧般的向初学者介绍清楚这个算法的原理所在。如果仍不清楚可以在文后留言。 1、如何在不改变原有模型的结构上提升模型的拟合能力 假设现在你有样本集 ，然后 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%B9%BF%E4%B9%89%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:43:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%B9%BF%E4%B9%89%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：周建斌 58同城 算法高级架构师 编辑整理：吴雪松 小米 出品平台：DataFunTalk 导读： 58部落是面向58同城同镇用户的内容社区，主要产品形态为PGC、UGC的信息流，样式丰富。基于业务和背景，如何提升定义信息流价值内容占比，提升点击率、留存率、互动率等多个目标？今天就和 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E5%9B%BE%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BB%8F%E5%85%B8%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 10:43:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E5%9B%BE%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BB%8F%E5%85%B8%E7%AE%97%E6%B3%95/ 16KDD node2vec node2vec 是斯坦福男神教授 Jure Leskovec 的代表作之一，网上有非常多关于这篇论文的讨论和解析，所以这里我不再累述。 node2vec 中提出的网络的 “ 同质性” 和 “ 结构性” 是两个比较抽象的概念，之前看论文的时候没有仔细斟酌，但看了王喆大佬的文章之后，惊觉一直以来对 node2vec 理解有误。为了搞清楚这两个概念，我写了一份简单的 node2vec https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9A%84%E6%95%99%E7%A8%8B/ Tue, 15 Mar 2022 10:40:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9A%84%E6%95%99%E7%A8%8B/ 原文作者： 章立 本站授权首发 checkpoint 主要的目的有两个： 如果训练过程中出现的意外情况，可以通过checkpoint快速恢复 通过checkpoint可以 stop early，这样使得算法效果更好 keras 在keras中使用 Model.save_weights 方法来生成checkpoint. 但是如果使用这个方法的话，Model的layer必须 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%8E%9F%E6%9D%A5%E5%A6%82%E6%AD%A4%E7%AE%80%E5%8D%95/ Tue, 15 Mar 2022 10:39:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%8E%9F%E6%9D%A5%E5%A6%82%E6%AD%A4%E7%AE%80%E5%8D%95/ 目录 一、介绍 1.1 LSTM介绍 LSTM全称_Long Short-Term Memory_，是1997年就被发明出来的算法，作者是谁说了估计也记不住干脆就不说了（主要是我记不住，逃…） 经过这么多年的发展，基本上没有什么理论创新，唯一值得说的一点也就是加入了Dropout来对抗过拟合。真的是应了那句话呀： Deep https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%81%8C%E4%B8%9A%E7%94%9F%E6%B6%AF%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E9%98%85%E8%AF%BB%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E5%BB%BA%E8%AE%AE/ Tue, 15 Mar 2022 10:27:04 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%81%8C%E4%B8%9A%E7%94%9F%E6%B6%AF%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E9%98%85%E8%AF%BB%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E5%BB%BA%E8%AE%AE/ 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深度学习课程在YouT https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%8F%8A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96/ Tue, 15 Mar 2022 10:24:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%8F%8A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96/ 文章作者：梁超 腾讯 高级工程师 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 导读： 本次分享的主题为 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。 在整个推荐系统中，点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型，在模型结构 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A2%84%E4%BC%B0%E5%9C%A8%E5%8A%A8%E6%80%81%E6%A0%B7%E5%BC%8F%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%92%8C%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E9%9D%A2%E7%9A%84%E8%BF%9B%E5%B1%95/ Tue, 15 Mar 2022 10:22:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A2%84%E4%BC%B0%E5%9C%A8%E5%8A%A8%E6%80%81%E6%A0%B7%E5%BC%8F%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%92%8C%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E9%9D%A2%E7%9A%84%E8%BF%9B%E5%B1%95/ 分享嘉宾：秀武 阿里 高级算法专家 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：大鱼技术沙龙 出品平台：DataFun 导读： 富媒体时代，广告的样式需要千人千面，广告产品形态呈现多样式、多物料组合形态，对 CTR 预估提出了巨大的挑战；针对这个问题，我们提出了一种动态样式组合优选加 DSA 模型，并结合分位置拍卖技术，较 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%84%8F%E5%9B%BE%E8%AF%86%E5%88%AB/ Tue, 15 Mar 2022 10:15:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%84%8F%E5%9B%BE%E8%AF%86%E5%88%AB/ CS 的陋室 搜索系统中的纠错问题 浅谈搜索系统中 Query 理解和分析 为什么要做意图识别 意图识别算是 query 理解中比较上有的位置，对 query 进行意图识别，是指分析用户的核心搜索需求，例如是要找电影、找小说，还会想问百科知识，还有查快递、市政办公等需求，这些需求在底层的检索策略会有很大的不同，错误的识别几乎可 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E5%85%AC%E5%8F%B8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%82%E7%BC%96%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%87%91%E8%9E%8D%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E8%93%9D%E7%9A%AE%E4%B9%A6/ Tue, 15 Mar 2022 10:11:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E5%85%AC%E5%8F%B8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%82%E7%BC%96%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%87%91%E8%9E%8D%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E8%93%9D%E7%9A%AE%E4%B9%A6/ 12月18日，由北京区块链技术应用协会（BBAA）主办的“2021金融科技·监管科技·区块链蓝皮书发布会”成功举行。 《中国金融科技发展报告（2021）》蓝皮书 （以下简称“报告”）在会上正式发布。该报告作为每年更新出版的金融科技领域专业著作，极具前瞻性和行业影响力，备受业界瞩目。 九 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E8%BE%85%E5%8A%A9%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ Tue, 15 Mar 2022 10:11:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E8%BE%85%E5%8A%A9%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ 分享嘉宾：王鸿伟 斯坦福大学 博士后 编辑整理：秋林津渡 内容来源：将门线上直播 188 期 出品平台：将门、DataFun 导读： 互联网产业蓬勃发展的今天，个性化推荐系统是所有面向用户的互联网平台的关键技术。**知识图谱作为一种新的知识载体，为推荐系统提供了额外的辅助信息来源，并有助于提升推荐结果 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%89%8D%E5%91%98%E5%B7%A5%E6%8F%AD%E5%86%85%E5%B9%95%E5%B9%B4%E4%BA%86%E4%B8%BA%E4%BD%95%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E8%BF%98%E6%90%9E%E4%B8%8D%E5%AE%9A%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1/ Tue, 15 Mar 2022 10:11:00 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%89%8D%E5%91%98%E5%B7%A5%E6%8F%AD%E5%86%85%E5%B9%95%E5%B9%B4%E4%BA%86%E4%B8%BA%E4%BD%95%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E8%BF%98%E6%90%9E%E4%B8%8D%E5%AE%9A%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1/ Manish Rai Jain 2019 年 2 月 26 日 转载自： https://infoq.cn/article/CdYJLgPbEF-MqMIE9Cf7 近日，前谷歌开发者、现 Dgraph 创始人 Manish Rai Jain 撰文揭秘了谷歌内部在知识图谱领域的探索和发展。他以一个开发和技术前驱者的视角论述了“为什么谷歌需要一个知识图谱系统”，并详细披露了知识图谱在谷歌的探索尝试的历程。虽然由于种种原因，他当时的知识图谱项目最终被放弃，但整 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E4%BA%94%E7%8E%AF%E4%B9%8B%E6%AD%8C/ Tue, 15 Mar 2022 10:10:59 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E4%BA%94%E7%8E%AF%E4%B9%8B%E6%AD%8C/ 作者： 石塔西 推荐道 前言 研究推荐算法的一大痛点是什么？不是文章太少，而是文章太多，信息爆炸。每年KDD, SIGIR, CIKM上有那么多中外的王婆一起卖瓜，各种各样的NN、FM、Attention满天飞，其中不乏实打实的干货，更不缺乏湿漉漉的灌水文，让人不知道哪个方法才是解决自己问题的灵丹妙药 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%9A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:10:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%9A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 来源：美团点评技术团队 导读：美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，这种多业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家多业务场景的多业务排序建模优化工作，希望能对从事相关工作的同学有帮助。 引言 排序流程简介 多业务建模实践 多业务配额模型 多业务排序模型 总结和展望 参考资料 作者简介 引 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%98%E7%B3%BB%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%98%E5%AE%9D%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%9A%84%E8%B7%A8%E6%A8%A1%E6%80%81%E6%A3%80%E7%B4%A2/ Tue, 15 Mar 2022 10:10:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%98%E7%B3%BB%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%98%E5%AE%9D%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%9A%84%E8%B7%A8%E6%A8%A1%E6%80%81%E6%A3%80%E7%B4%A2/ 本系列将介绍在淘宝内容电商生态业务中，对短视频直播这类多媒体内容的识别理解工作。其中包括多媒体内容标签结构化、内容多模态融合识别、超大规模视频标签理解、跨模态语义检索、实时流媒体内容数字化、视频highlight提取及创意生产、多模态内容标签图谱建设等方面的工作成果。 本篇是淘宝视 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E8%99%9A%E6%8B%9F%E7%B1%BB%E7%9B%AE%E6%A0%87%E7%AD%BE%E4%BD%93%E7%B3%BB%E6%9E%84%E5%BB%BA/ Tue, 15 Mar 2022 10:10:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E8%99%9A%E6%8B%9F%E7%B1%BB%E7%9B%AE%E6%A0%87%E7%AD%BE%E4%BD%93%E7%B3%BB%E6%9E%84%E5%BB%BA/ 来源： 孙锐 58技术 导读: 本文介绍了58本地服务《虚拟类目-标签》体系构建的相关工作，包括虚拟类目生成、标签筛选及挂载、同义去重等内容，我们将实际业务需求转化成机器学习问题，并调研实践相关算法模型完成构建工作。通过逐步上线《虚拟类目-标签》内容，方便用户找到所需服务以提高转化率，实 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E5%8F%B8%E6%9C%BA%E8%B0%83%E5%BA%A6%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:10:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E5%8F%B8%E6%9C%BA%E8%B0%83%E5%BA%A6%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 门畅 徐哲 刘春阳 滴滴技术 桔妹导读：如何解决供需不平衡问题呢？一个自然的想法就是调度空闲的在线司机到需求较多的区域。滴滴网约车团队近期发表在万维网大会WWW 2020 Research Track的Oral长文《When Recommender Systems Meet Fleet Management: Practical Study in Online Driver Repositioning System》提出了在线司机调度系统的一种有效的解决方案。本文是对该 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%A0%87%E7%AD%BE%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Tue, 15 Mar 2022 10:07:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%A0%87%E7%AD%BE%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 分享嘉宾：雪萌 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： 本次分享的主题为 UC 信息流视频标签识别技术，主要介绍标签识别整体架构以及基于多模态信息的视频标签识别方法，实现让机器理解海量的视频中的关键信息。 包括以下几部分： 标签使用场景 标签识别系统架构 标 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B1%95%E5%AE%8F%E5%9B%BE%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AF%87%E4%B8%A4%E5%BC%A0%E5%9B%BE%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%9B%BE%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 10:05:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B1%95%E5%AE%8F%E5%9B%BE%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AF%87%E4%B8%A4%E5%BC%A0%E5%9B%BE%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%9B%BE%E7%AE%97%E6%B3%95/ 供稿|eBay支付风控团队 作者|赵扬（Kevin Zhao） 编辑|林颖 “凡两个物体接触，必会产生转移现象” ——罗卡定律。 引子: 在老牌TVB剧《法证先锋》中，法证部的高sir（欧阳震华饰）经常说的一句话：“ 凡两个物体接触，必会产生转移现象”。这就是 罗卡定律，指的是：在犯罪现场调查中， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%9C%A8%E7%AB%99%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 10:05:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%9C%A8%E7%AB%99%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾: 张杨，B站资深开发工程师 整理出品: AICUG人工智能社区 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读 : 整个机器学习的过程,从数据上报,到特征计算,到模型训练,再到线上部署,最终效果评估,整个流程非常冗长,在b站,多个团队都会搭建自己的机器学习链路,来完成各自的机器学习需求,工程效率和 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%9A%E7%94%A8%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%A1%A8%E5%BE%81%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 10:04:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%9A%E7%94%A8%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%A1%A8%E5%BE%81%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 分享嘉宾：李琳婕 微软 研究工程师 编辑整理：付一韬 内容来源：将门线上直播 177 期 出品平台：将门、DataFun 导读： 联合图像-文本的表征学习为大多数视觉 + 语言 ( V+L ) 任务的基础，一般通过联合处理多模态输入，得到用于实现对视觉和文本的理解。但是，这种特征通常是针对特定任务的。在本文将介绍一种 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AA%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BC%80%E6%94%BE%E6%80%A7%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E6%B2%A1%E6%9C%89%E6%98%8E%E7%A1%AE%E7%AD%94%E6%A1%88/ Tue, 15 Mar 2022 10:03:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AA%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BC%80%E6%94%BE%E6%80%A7%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E6%B2%A1%E6%9C%89%E6%98%8E%E7%A1%AE%E7%AD%94%E6%A1%88/ 机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。在本文中，作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题，这些问题都没有给出明确的答案，但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 许多数据科学家主要是从一个数 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%A4%A7%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%97%AE%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 10:03:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%A4%A7%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%97%AE%E9%A2%98/ 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深度学习推荐系统的框架。 YouTube推荐系统架构 简单讲，YouTube的同学们构建了两 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%8D%E5%8F%A0%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E6%A1%86%E6%9E%B6%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E6%9B%B4%E5%A5%BD%E6%9B%B4%E5%BF%AB%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E9%AA%8C/ Tue, 15 Mar 2022 10:02:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%8D%E5%8F%A0%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E6%A1%86%E6%9E%B6%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E6%9B%B4%E5%A5%BD%E6%9B%B4%E5%BF%AB%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E9%AA%8C/ Introduction Google是一个数据驱动型公司，这意味着所有对用户的改动的发布，都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在web的语境下，一个实验是由一股流量（比如，用户的请求）和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修改（比如， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E4%B8%80%E9%95%9C%E5%88%B0%E5%BA%95%E4%BB%AC%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:02:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E4%B8%80%E9%95%9C%E5%88%B0%E5%BA%95%E4%BB%AC%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 一、背景 在推荐系统、搜索排序、效果广告等场景中，点击率预估是十分重要的部分，CTR 算法也被誉为镶嵌在互联网技术上的明珠。在深度学习火热之前，除了简单的 LR 以外常用的算法类有：以决策树为主的 Boosting 算法；以因子分解为基础的 FM 算法。相对而言，树模型比较适合学习数值类的连续特征，而后者更适合学 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%9E%8D%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%AD%E4%BB%A3/ Tue, 15 Mar 2022 10:00:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%9E%8D%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%AD%E4%BB%A3/ 分享嘉宾：高博文 融360 风控算法专家 编辑整理：许瑞 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文主要分享在智能风控体系下模型如何做到全流程自动化的迭代。将介绍融360如何搭建落地整套系统的方法和经验，以及有哪些环节是需要考虑的，会面临哪些困难。最后，希望大家有所收获，能够了解自动化模 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E8%A7%82%E8%BF%9C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E8%A7%82%E8%BF%9C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾: 周远，观远数据联合创始人，首席科学家 整理出品: 张劲，AICUG人工智能社区 PPT下载： http://www.aicug.cn/#/docs 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读: 在商业领域的机器学习应用中，让业务方理解模型逻辑，提升对预测结果的信心，对于算法项目的推进与落地起着关键的推动K作用。因此模型与预测输出的可解释性也日 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%B0%E4%BD%93%E9%AA%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%B0%E4%BD%93%E9%AA%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：李方圆 vivo 机器翻译组负责人 编辑整理：甘雨鑫 上海财经大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 无论是在工作还是生活中，人们每天都离不开手机。研究表明，截止2020年底，人均使用手机的时长已经高达6-7小时。其实，手机上的很多应用都蕴含着大量的翻译需求。例如：看美剧、和外国友 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E4%B8%AD%E6%88%91%E4%BB%AC%E9%83%BD%E4%BC%9A%E7%8A%AF%E7%9A%84%E5%8D%81%E4%B8%AA%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%94%99%E8%AF%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E4%B8%AD%E6%88%91%E4%BB%AC%E9%83%BD%E4%BC%9A%E7%8A%AF%E7%9A%84%E5%8D%81%E4%B8%AA%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%94%99%E8%AF%AF/ 作者：Romain AYRES 本文由AI公园授权转载，转载请联系出处 编译：ronghuaiyang 导读 这篇博客文章的目的 不是告诉你在运行A/B测试时应该做什么，而是告诉你不应该做什么。 “没有数据，你只是一个有观点的人。” 这个著名的_W. Edwards Deming_引用说明了 A/B测试对于做出好的商业决 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%94%AF%E6%92%91%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%84%89%E5%BF%AB%E5%90%83%E7%93%9C/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%94%AF%E6%92%91%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%84%89%E5%BF%AB%E5%90%83%E7%93%9C/ 作者： 于翔 2019 年 2 月 21 日 随着深度学习在微博业务场景中的广泛使用，深度学习平台也遇到一些挑战：在离线训练方面，各业务方需求丰富多样，任务管理纷繁复杂，大数据与大模型带来训练时长的压力；在线推理方面，基于模型服务的特殊性，如何在满足微博大流量高性能的在线业务需求同时，保证服务的高可用与 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E9%9A%BE%E7%AE%A1%E7%90%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:07 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E9%9A%BE%E7%AE%A1%E7%90%86/ 英文原文： https://medium.com/@l2k/why-are-machine-learning-projects-so-hard-to-manage-8e9b9cf49641 作者：Lukas Biewald 编译：ronghuaiyang 导读 我看到过很多公司尝试使用机器学习 —— 有些大获成功，有些惨败。一个不变的事实是，机器学习团队很难设定目标和期望。这是为什么呢？ 1. 很难预先分辨出什么是难的，什么是容易的 是在国际象棋中击败卡斯帕罗夫更困难，还是捡起棋子并移 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%9B%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%9B%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E8%83%BD%E5%A4%9F%E7%BC%93%E8%A7%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%87%E6%8B%9F%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%BD%BF%E5%BE%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9B%B4%E7%AE%80%E5%8D%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:58:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E8%83%BD%E5%A4%9F%E7%BC%93%E8%A7%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%87%E6%8B%9F%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%BD%BF%E5%BE%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9B%B4%E7%AE%80%E5%8D%95/ 公众号：月来客栈，欢迎关注！微信： nulls8 模型产生过拟合的现象表现为： 在训练集上误差较小，而在测试集上误差较大。并且笔者还说到，之所以产生过拟合现象是由于训练数据中存在一定的噪音，而我们为了尽可能的做到拟合每一个样本点（包括噪音），往往就会使用复杂的模型。最终使得训练出来的模型很大程度 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%89%80%E6%9C%89%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E9%83%BD%E9%80%82%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%A3%80%E6%9F%A5%E6%B8%85%E5%8D%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:58:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%89%80%E6%9C%89%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E9%83%BD%E9%80%82%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%A3%80%E6%9F%A5%E6%B8%85%E5%8D%95/ 作者：Harshit Tyagi 编译：ronghuaiyang 导读 构建端到端机器学习项目的任务检查清单。 Image for post我正在创建一系列 有价值的项目，我想到了将我从别人那里学到的或在工作中开发的实践记录下来。在本博客中，我整理了在处理端到端ML项目时经常提到的任务清单。 为什么我需要一个清单？ 因 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%98%E9%85%B7%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%A4%9A%E7%BA%A7%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ Tue, 15 Mar 2022 09:57:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%98%E9%85%B7%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%A4%9A%E7%BA%A7%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ 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、跨模态检索上积累很 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:57:10 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 导读：深度学习得益于良好的深层特征表达性，目前在视觉、文本、语音等领域获得了广泛的应用。搜索领域紧贴用户需求，作为深度学习商业变现最成功的路径之一，众多头部企业发展出了许多优秀的应用。58同城是国内最大的生活信息服务平台，涵盖房产、招聘、黄页、二手车等多个业务，在多个业务线的搜索 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E6%80%BB%E7%BB%93/ Tue, 15 Mar 2022 09:56:49 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E6%80%BB%E7%BB%93/ 译者：张峰 ，Datawhale成员 特征工程 传统编程的关注点是 代码。在机器学习项目中，关注点变成了 特征表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%92%8C%E5%B8%B8%E8%A7%81%E6%96%B9%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:54:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%92%8C%E5%B8%B8%E8%A7%81%E6%96%B9%E6%B3%95/ 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上的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:35:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：郭伟东 腾讯 高级研究员 文章整理：李传勇 内容来源：DataFunTalk 出品社区：DataFun 导读： 目前信息流推荐中使用的内容理解技术，主要有两部分构成：1. 门户时代和搜索时代遗留的技术积累：分类、关键词以及知识图谱相关技术；2. 深度学习带来的技术福利：embedding https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%87%86%E4%BD%8E%E6%88%90%E6%9C%AC%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E7%AA%81%E7%A0%B4%E9%9A%BE%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:34:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%87%86%E4%BD%8E%E6%88%90%E6%9C%AC%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E7%AA%81%E7%A0%B4%E9%9A%BE%E9%A2%98/ 2021 年世界人工智能大会（WAIC）于 7 月 8 日 在上海世博中心拉开帷幕。 九章云极DataCanvas董事长方磊受邀参加由世界人工智能大会组委会主办、机器之心承办的“2021 WAIC·AI开发者论坛”，并发表“Hypernets：自动化机器学习的基础框架”主题演讲。 本次论坛以「后深度学习 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%80%BC%E7%9A%84%E8%A7%A3%E9%87%8A%E4%BB%A5%E4%B8%80%E7%A7%8D%E4%BD%A0%E6%9C%9F%E6%9C%9B%E7%9A%84%E6%96%B9%E5%BC%8F%E8%A7%A3%E9%87%8A%E7%BB%99%E4%BD%A0%E5%90%AC/ Tue, 15 Mar 2022 09:34:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%80%BC%E7%9A%84%E8%A7%A3%E9%87%8A%E4%BB%A5%E4%B8%80%E7%A7%8D%E4%BD%A0%E6%9C%9F%E6%9C%9B%E7%9A%84%E6%96%B9%E5%BC%8F%E8%A7%A3%E9%87%8A%E7%BB%99%E4%BD%A0%E5%90%AC/ 作者：Samuele Mazzanti 编译：ronghuaiyang 正文共：3096 字 13 图 英文原文： https://towardsdatascience.com/shap-explained-the-way-i-wish-someone-explained-it-to-me-ab81cc69ef30 导读： 上一篇文章 我们说到 SHAP 值可以用来对黑盒模型进行解释，具备比简单的逻辑回归更好的实际意义，那么 SHAP 值到底是什么？有什么实际意义？如何计算？ 揭开神秘的面纱 在上次的文章中，我们看到 SHAP 值可以用来解释机 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:34:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 阿里妹导读：2018年9月28日，阿里电商搜索事业部迎来了一场以“搜·荐未来”为主题的技术峰会。 搜索与推荐算法经过多年的发展，从最初简单的统计模型，机器学习到形成完整的离线在线与实时的深度学习与智能决策体系，每年都有新的算法突破，帮助搜索与推荐的体验与效果取得大幅提升，成为驱动电 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8A%A0%E6%8C%81%E7%9A%84%E4%BD%93%E9%AA%8C%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:33:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8A%A0%E6%8C%81%E7%9A%84%E4%BD%93%E9%AA%8C%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者：Mihajlo Grbovic 编译：ronghuaiyang 导读: 我们是如何为一个全新的双边市场来迭代的构建机器学习的搜索平台的，我们是如何帮助其成长的。 Airbnb 体验是由专业房东精心设计和引导的活动，提供不一样的当地场景和文化品味。每一次体验都要经过编辑团队的质量审查，然后才会发布到平台上。 我 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:31 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 今天，推荐系统的模型和应用已经相当成熟，然而部署一套全新的推荐系统，甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。 这是由于不同数据源的分布不尽相同，要达到满意的建模效果，每个建模的环节，包括数据处理、特征工程、模型的选择和超参数选择等都需要随之变动和优化。 以往 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%9C%81%E9%92%B1%E5%BF%AB%E6%8A%A5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:31 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%9C%81%E9%92%B1%E5%BF%AB%E6%8A%A5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：省钱快报算法团队 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权 出品平台：DataFun 导读： 省钱快报是一家中小型综合类电商 APP，近 2 年平台规模有了较大增长，AI 在平台业务发展中发挥了巨大作用。 本文以推荐场景优化在省钱快报的发展为脉络，对于中小型电商公司在资源有限的客观条件下，对 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%AE%9A%E5%90%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%AE%9A%E5%90%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 分享嘉宾：周国睿 阿里 高级算法专家 编辑整理：崔媛媛 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文的主题为新一代Rank技术，由来自阿里巴巴定向广告团队的周国睿老师分享，主要介绍当前团队在排序算法方面的新工作和新想法。 01 新一代Rank技术背景介绍 在分享之前先介绍下阿里巴巴整个淘系内部的定 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%A3%80%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%95%86%E5%93%81%E6%8E%92%E5%BA%8F/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%A3%80%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%95%86%E5%93%81%E6%8E%92%E5%BA%8F/ 文章作者：王松林、唐国瑜 京东算法工程师 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文将介绍京东搜索场景中的两块技术， 语义检索与商品排序。在业界检索算法基础上，我们提出一系列更适用于电商场景的检索排序算法，在业务上取得了显著收益。其中的多篇论文已被 KDD/SIGIR 等 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%BB%91%E7%9B%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E9%99%85%E4%B8%8A%E6%AF%94%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%9B%B4%E5%85%B7%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%80%A7/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%BB%91%E7%9B%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E9%99%85%E4%B8%8A%E6%AF%94%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%9B%B4%E5%85%B7%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%80%A7/ 作者：Samuele Mazzanti 编译：ronghuaiyang 导读： 如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP 值是一个很好的工具，但是 SHAP 值不是很好理解，如果能将 SHAP 值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。 在可解释性和高性能之间的永恒的争斗 从事数据科学工作的人更了解这一点：关于机器学习的一个老生常 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：赵哲博士 腾讯 高级研究员 编辑整理：张书源 爱丁堡大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 预训练已经成为自然语言处理任务的重要组成部分，为大量自然语言处理任务带来了显著提升。本文将围绕预训练模型，介绍相关技术在文本内容理解方面的应用。更具体的，本文会首先对已有的经典预训练工 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E7%9C%8B%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8A%80%E5%B7%A7/ Tue, 15 Mar 2022 09:30:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E7%9C%8B%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8A%80%E5%B7%A7/ 这里是 「王喆的机器学习笔记」 的第八篇文章，今天我们聊一聊KDD 2018的Best Paper，Airbnb的一篇极具工程实践价值的文章 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 。 相信大家已经比较熟悉我选择计算广告和推荐系统相关文章的标准： 工程导向的； 阿里、facebook、google等一线互联网公司出品 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E4%B9%8B%E5%AE%B6%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F/ Tue, 15 Mar 2022 09:30:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E4%B9%8B%E5%AE%B6%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F/ 谈到用户画像，大体可以用俩个词概述"persona" 和 “profile”。两者区别在于使用者的差异。Persona 也叫做用户角色，是描绘抽象一个自然人的属性，主要是讨论产品、需求、场景、用户体验的时候使用。Profile 是和数据挖掘、大 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BA%BF%E4%B8%8B%E6%B6%A8%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E8%B7%8C%E7%9A%84%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E5%92%8C%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%8A%9E%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:30:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BA%BF%E4%B8%8B%E6%B6%A8%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E8%B7%8C%E7%9A%84%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E5%92%8C%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%8A%9E%E6%B3%95/ “ 这两年深度模型大火之后，各个团队都卯足了劲把网络规模做大做深，花了很大力气好不容易离线 auc 涨了不少，上线一看效果 ctr 和 cpm 反而下降。本文例举几种可能的原因和解决办法。 ” 作者：辛俊波 腾讯高级研究员 专注推荐/广告/深度学习原文链接： https://www.zhihu.com/question/32218407/answer/1172781649 1. 特征/数据出现穿越 一般就是使用了和 label 强相关的特征导致 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:30:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 陈兴振：TEG技术工程平台群AI Lab架构师，AI平台部负责人；目前主要负责AI算法平台及周围子系统的建设工作 背景 AI浪潮正引领行业变革，为加速AI应用的落地，58同城TEG共享服务线AI Lab研发设计了58AI算法平台（以下简称WPAI）以提升集团各产品业务部门的AI研发效率。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:28:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：卡本 阿里 高级算法专家 文章整理：刘金鑫 内容来源：DataFunTalk 出品平台：DataFun 导读： 推荐导购场景在电商中是重要的满足用户"逛"和"买"的场景，本次分享我们聚焦深度学习在阿里 B2B 电商 ( 1688 ) 推荐系统中的应用，其中包括商品推 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E4%BA%A4%E4%BB%98%E6%97%B6%E9%97%B4%E8%BD%BB%E9%87%8F%E7%BA%A7%E9%A2%84%E4%BC%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:28:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E4%BA%A4%E4%BB%98%E6%97%B6%E9%97%B4%E8%BD%BB%E9%87%8F%E7%BA%A7%E9%A2%84%E4%BC%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 导读： 在本文中，我们介绍了交付时间预估迭代的三个版本，分别为基于地址结构的树模型、向量召回方案以及轻量级的End-to-End的深度学习网络。同时介绍了如何在性能和指标之间取舍，以及模型策略迭代的中间历程，希望能给从事相关工作的同学们有所启发和帮助。 1. 背景 可能很多同学都不知道，从 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E4%B9%8B%E5%AE%B6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:28:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E4%B9%8B%E5%AE%B6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：田董涛、王若愚、方矩 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读： 汽车之家机器学习平台是为算法工程师打造的一站式机器学习服务平台，集数据导入、数据处理、模型开发、模型训练、模型评估、服务上线等功能于一体，提供一站式全方位的机器学习建模流程，快速 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%BA%8C%E6%89%8B%E8%BD%A6%E4%BC%B0%E4%BB%B7%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:27:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%BA%8C%E6%89%8B%E8%BD%A6%E4%BC%B0%E4%BB%B7%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 背景 近年来随着国内二手车市场交易量逐年攀升，线上交易越来越受到二手车商与个人的关注，随着58二手车帖子量跨越式增长，更需要严格的线上发帖审核机制来防止低价帖吸引正常用户的流量，那么一车一况的精准估价成为重要问题。58估车价是58集团二手车技术部自主研发车型价格预测系统。可用于信息 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%92%8C%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:27:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%92%8C%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 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 weighting，同义词扩展，query https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A6%96%E5%B8%AD%E5%86%B3%E7%AD%96%E5%B8%88%E5%91%8A%E8%AF%89%E4%BD%A0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E7%A9%B6%E7%AB%9F%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88/ Tue, 15 Mar 2022 09:26:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A6%96%E5%B8%AD%E5%86%B3%E7%AD%96%E5%B8%88%E5%91%8A%E8%AF%89%E4%BD%A0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E7%A9%B6%E7%AB%9F%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88/ 来自： CDA数据分析师（微信号：cdacdacda），作者：Cassie Kozyrkov，编译：Mika 关于作者： Cassie Kozyrkov，Google首席决策师。致力于统计学, 机器学习 /人工智能、数据、决策科学。， 原文链接 数据科学是让数据变得有用的学科。 在本文中我将对数据科学中以下三 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:26:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 分享嘉宾：李国洪 百度资深研发工程师 编辑整理：李斌 出品平台：DataFunTalk 导读： 2010年随着iphone4的发布，智能手机被广泛使用，从大学生到老人小孩，移动互联网的发展如火如荼。近两年，5G技术让下载速度变得越来越快，相较于传统的文本搜索技术，语音搜索和图片搜索等新型搜 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%A8%E5%87%A4%E5%87%B0%E6%96%B0%E9%97%BB%E7%9A%84%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:26:28 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%A8%E5%87%A4%E5%87%B0%E6%96%B0%E9%97%BB%E7%9A%84%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：马迪 凤凰网 技术总监 文章整理：吴雪松 内容来源：DataFunLive 出品平台：DataFun 导读： 作为资讯阅读的用户产品，凤凰新闻一直在探索将 AI 赋能到内容生产和消费的全链路上。 不断尝试调和 AI 算法与人的智慧相互约束和补位，将"人"的价值发挥到最大，让推荐 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%90%86%E8%A7%A3%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:26:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%90%86%E8%A7%A3%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ 作者：Sowmya Yellapragada 编译：ronghuaiyang 导读: 损失函数在 模型的性能 中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得 最优和更快的收敛。 计算机视觉 是计算机科学的一个领域，主要研究从数字图像中自动提取信息。 在过去的十年中 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8F%AA%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE%E6%9D%A5%E6%9E%84%E5%BB%BA%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%AE%80%E5%8D%95%E7%9A%84%E7%94%B5%E5%BD%B1%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ Tue, 15 Mar 2022 09:26:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8F%AA%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE%E6%9D%A5%E6%9E%84%E5%BB%BA%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%AE%80%E5%8D%95%E7%9A%84%E7%94%B5%E5%BD%B1%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ 作者：Johnson Kuan 编译：ronghuaiyang 导读 使用基于内容的方法来找到最相似的电影。 介绍 假设你正在推出下一个非常大的订阅视频点播(SVOD)流媒体服务，并且你已经获得了过去 100 年里发行的所有主要电影的流媒体权。祝贺你，这是不可思议的壮举！ 现在你有了很多电影。如果没有推荐系 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%9C%A8%E4%BA%8C%E6%89%8B%E8%BD%A6%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E6%B2%89%E6%B7%80%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E6%A0%87%E7%AD%BE%E6%8C%96%E6%8E%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:25:00 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%9C%A8%E4%BA%8C%E6%89%8B%E8%BD%A6%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E6%B2%89%E6%B7%80%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E6%A0%87%E7%AD%BE%E6%8C%96%E6%8E%98/ 导语：标签为用户提供了一种新的检索方式，用户和信息通过标签进行关联，信息的标签化、行为的标签化，在提供个性召回能力的同时，也有助于帮我梳理和挖掘业务品类的特征，做相关业务属性的聚合。 背景 当下全连接的信息场景，所有对于有助于连接转化效率提升的内容和考虑尤为重要，这就要求我们在实际业 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%B8%BA%E4%BD%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:24:57 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%B8%BA%E4%BD%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%9A%84/ 文章作者：harryzhong 腾讯 研究员 内容来源：腾讯技术工程 一、看一看介绍 1.1 看一看的场景 微信作为国内最大用户群体的应用，在人们的生活，工作，学习中提供社交功能的同时，还提供了工具，游戏，购物，支付，内容，搜索， 小程序 等服务。看一看作为微信的重要组成部分，在原有公众平台资讯阅读的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%B5%81%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:24:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%B5%81%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：董兴华 新浪微博 文章整理：凌铭 内容来源：DataFunTalk 导读： 新浪微博截止2019.9统计的数据，月活跃用户数为4.97亿，日活跃用户数为2.16亿，其中约94%为移动端用户，今天会和大家分享新浪微博在 feed 流中遇到的 NLP 问题和解决思路。主要包括： ❶ 难点与现存问题 ❷ 标签系 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%90%91%E9%87%8F%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BA%93%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%AF%AD%E6%96%99%E5%BA%93/ Tue, 15 Mar 2022 09:24:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%90%91%E9%87%8F%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BA%93%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%AF%AD%E6%96%99%E5%BA%93/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 项目一： vectorai 一个用于构建基于向量的应用程序的平 Vector AI是一个框架，旨在使构建基于生产级矢量的应用程序的过程尽可能快速，轻松地进行。与json文档一起创建，存储，操纵，搜索和分析向量，以增强神经搜索，语义搜 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E8%82%A9%E4%B8%8A%E6%89%9B%E6%98%AF%E8%84%91%E5%AD%90%E4%B8%8D%E6%98%AF%E7%9A%AE%E7%90%83%E6%9C%80%E6%96%B0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:24:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E8%82%A9%E4%B8%8A%E6%89%9B%E6%98%AF%E8%84%91%E5%AD%90%E4%B8%8D%E6%98%AF%E7%9A%AE%E7%90%83%E6%9C%80%E6%96%B0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ 文末彩蛋：七月在线干货组最新升级的《名企AI面试100题》免费送！ 01 个人情况 本人是非计算机专业，毕业之后机缘巧合进入算法岗位， 跟七月结缘是计算机专业的学长推荐的七月的题库。 原工作中主要接触的是传统的机器学习算法，NLP也只是浅层了解，面试时发现仅有传统机器学习算法是不够的， 所以报 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%AD%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%88%B0%E5%8D%83%E4%BA%BA%E5%8D%83%E9%9D%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 09:23:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%AD%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%88%B0%E5%8D%83%E4%BA%BA%E5%8D%83%E9%9D%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 背景 信息流短视频以算法分发为主，人工分发为辅，依赖算法实现视频的智能分发，达到千人千面的效果。整个分发流程分为：触发召回、排序与重排三个阶段。排序层在其中起着承上启下的作用，是非常重要的一个环节。在排序层优化的过程中，除了借鉴业界前沿的经验和做法，我们也做了模型上的一些创新。 信息 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:21:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 分享嘉宾：申恩兆、李志然 新浪微博 编辑整理：赵文娇、Hoh 出品平台：DataFunTalk 导读： 微博作为全球领先的中文广场社交平台，拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息，为业务赋能的过程中，微博的推荐算法经历了数次升级换代，积累了许多经验。今天跟大家分享下，在此过程中 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B1%95%E7%A4%BA%E5%B9%BF%E5%91%8A%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B1%95%E7%A4%BA%E5%B9%BF%E5%91%8A%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 文章作者：王华呈 360 资深算法工程师 编辑整理：杨辉之 内容来源：爱奇艺技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 随着展示广告业务数据量的日益增长，360展示广告召回系统也随之也进行不断升级改进。本次介绍主要从召回系统演进的角度详细阐述工程实践中的算法应用、技术难点以及解决方案。主要分成三块 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%B2%E4%B8%8A%E6%9C%80%E5%85%A8%E9%9D%A2%E6%80%BB%E7%BB%93%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%B2%E4%B8%8A%E6%9C%80%E5%85%A8%E9%9D%A2%E6%80%BB%E7%BB%93%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 作者： JayLou 娄杰 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 Processing: A Survey》, 这是一篇全面的综述，系统地对 PTMs 进行了归纳分类。 本文以此篇综述论文为主要参考，通过借鉴不同的归 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%90%9C%E4%BD%A0%E6%89%80%E6%83%B3%E4%BB%8E%E6%84%8F%E5%9B%BE%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%88%B0%E7%B1%BB%E7%9B%AE%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8F%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%90%9C%E4%BD%A0%E6%89%80%E6%83%B3%E4%BB%8E%E6%84%8F%E5%9B%BE%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%88%B0%E7%B1%BB%E7%9B%AE%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8F%98/ 作者： jackhan 微信AI 导 语 在如今搜索领域中，简单的关键词匹配已经无法胜任全量的query，如果能够识别出query的意图，对于返回类型多样性，提升相关资源占比以及关联相关结果更加有效。所以Query的意图识别尤为重要，在一些垂直领域中，query意图识别也演变为类目识别。借着近期工作内 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A5%BF%E4%BA%86%E4%B9%88%E5%A4%96%E5%8D%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%AD%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B%E6%9C%BA%E5%88%B6%E4%B8%8E%E6%89%8B%E6%AE%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A5%BF%E4%BA%86%E4%B9%88%E5%A4%96%E5%8D%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%AD%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B%E6%9C%BA%E5%88%B6%E4%B8%8E%E6%89%8B%E6%AE%B5/ 转载自 DataFunTalk 公众号 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。 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，搜索推荐是饿了么的核心流量入口，我们通过 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%9B%9B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E8%BF%9B%E5%8C%96%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%9B%9B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E8%BF%9B%E5%8C%96%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%80%E5%8D%95%E9%98%90%E8%BF%B0%E4%B8%8B%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%AD%89%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%90%84%E8%87%AA%E7%9A%84%E4%BC%98%E7%BC%BA%E7%82%B9/ Tue, 15 Mar 2022 09:19:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%80%E5%8D%95%E9%98%90%E8%BF%B0%E4%B8%8B%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%AD%89%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%90%84%E8%87%AA%E7%9A%84%E4%BC%98%E7%BC%BA%E7%82%B9/ 正则化算法（Regularization Algorithms） 集成算法（Ensemble Algorithms） 决策树算法（Decision Tree Algorithm） 回归（Regression） 人工神经网络（Artificial Neural Network） 深度学习（Deep Learning） 支持 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9B%B4%E6%96%B0%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%80%A7/ Tue, 15 Mar 2022 09:19:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9B%B4%E6%96%B0%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%80%A7/ 以下文章来源于王喆的机器学习笔记 ，作者王喆的机器学习笔记 推荐系统“模型”的实时性 与“特征”的实时性相比， 推荐系统模型的实时性往往是从更全局的角度考虑问题。特征的实时性力图用更准确的特征描述一个人，从而让推荐系统给出更符合这个人的推荐结果。而模型的实时性则是希望更快的抓住全局层面的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%B0%8F%E7%99%BD%E4%B9%9F%E8%83%BD%E6%87%82%E7%9A%84%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E6%8E%A8%E6%96%AD%E7%A7%91%E6%99%AE/ Tue, 15 Mar 2022 09:19:00 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%B0%8F%E7%99%BD%E4%B9%9F%E8%83%BD%E6%87%82%E7%9A%84%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E6%8E%A8%E6%96%AD%E7%A7%91%E6%99%AE/ 桔妹导读： 在网约车行业中，有很多场景中都有着因果推断的相关应用，不仅仅是算法同学等在因果建模时运用到相关知识，很多业务同学在做相关决策时也经常用到。因此采用日常生活中常见的例子以及行业中的常见问题，对因果推断方向进行科普。 1. 因果推断科普介绍 本文大概从两个方面展开介绍： 因果性和相关 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0/ 分享嘉宾：杨旭 阿里巴巴 资深算法专家 编辑整理：朱荣 导读： Alink是基于Flink流批一体的机器学习平台，提供一系列算法，可以帮助处理各种机器学习任务，比如统计分析、机器学习、实时预测、个性化推荐和异常检测。除了提供Java API也提供了PyAlink，可以轻松部署到单机及集群环境 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E8%85%BE%E8%AE%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%81%93/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E8%85%BE%E8%AE%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%81%93/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《名企AI面试100题》免费送！ 问题1：SVM 的 优化函数公式怎么写，代价函数是什么？ 线性可分支持向量机的最优化问题函数公式： 引入拉格朗日乘子，由拉格朗日对偶性可得代价函数如下： 问题2：随机森林是怎么回事，为什么树模型好用，为什么要发明随机 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E4%B8%80%E7%A7%8D%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E4%B8%80%E7%A7%8D%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84/ 作者：Alireza Dirafzoon 编译：ronghuaiyang 导读 在单 GPU 上就可以运行的 Transformer 模型，而且几乎不损失精度，了解一下？ 如果你一直在开发机器学习算法用于处理连续数据 —— 例如语言处理中的文本，语音信号，或视频 —— 你可能听说过或使用过 Transformer，你可能知道这和是推特中认为的不同 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E8%BF%87%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%80%BB%E7%BB%93/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E8%BF%87%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%80%BB%E7%BB%93/ 作者：coreyzhong，腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分： Part1 是前菜，帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做； Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学； Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%BC%AB%E8%B0%88%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%90%91%E9%87%8F%E8%A1%A8%E5%BE%81/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:04 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%BC%AB%E8%B0%88%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%90%91%E9%87%8F%E8%A1%A8%E5%BE%81/ 除了我之前讲的命名实体识别和文本分类，语义相似度应该是自然语言理解（NLU）里面又一大核心拼图，无论是机器翻译、搜索、对话等，都有很大的应用空间，之前其实或多或少也提到过，包括对一篇SIGIR论文的讲解： R&S[18] | SIGIR2018：深度学习匹配在搜索与推荐中的应用。这次给大家掰开揉碎 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BF%99%E5%8F%AF%E8%83%BD%E6%98%AF%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%92%8C%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%86%E5%9F%9F%E8%A6%86%E7%9B%96%E6%9C%80%E5%85%A8%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BB%BD%E9%80%9F%E6%9F%A5%E8%A1%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:01 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BF%99%E5%8F%AF%E8%83%BD%E6%98%AF%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%92%8C%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%86%E5%9F%9F%E8%A6%86%E7%9B%96%E6%9C%80%E5%85%A8%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BB%BD%E9%80%9F%E6%9F%A5%E8%A1%A8/ 作者：Stefan Kojouharov 译者：郝毅 2018 年 11 月 27 日 话题：AI语言 & 开发大数据深度学习 2018 年 11 月 27 日 话题：AI语言 & 开发大数据深度学习机器学习 本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用，本文对每个主题进行了分类， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%8E%E7%AE%80%E5%8D%95%E5%9B%9E%E9%A1%BE/ Tue, 15 Mar 2022 09:17:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%8E%E7%AE%80%E5%8D%95%E5%9B%9E%E9%A1%BE/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E5%8F%98%E9%87%8F%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:17:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E5%8F%98%E9%87%8F%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%BA%94%E7%94%A8/ 随机变量概述 统计学的本质是从具有不可预测性的数据中提取信息，随机变量则是为这种可变性建立模型的数学工具. 在每一次观测中，随机变量随机取不同的值. 我们无法提前预测随机变量的精确取值，但是可以对可能的取值做出概率性的刻画. 也就是说，我们可以描述随机变量的取值的分布. 本章简要回顾应用随 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E5%87%BA%E8%89%B2%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8C%85%E9%92%A2%E7%90%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:17:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E5%87%BA%E8%89%B2%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8C%85%E9%92%A2%E7%90%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ 文末彩蛋：七月在线干货组最新升级的《2021大厂最新AI面试题 [含答案和解析, 更新到前121题]》免费送！ 项目一：GiantMIDI-Piano — 钢琴MIDI数据集 钢琴转谱是一项将钢琴录音转为音乐符号（如 MIDI 格式）的任务。在人工智能领域，钢琴转谱被类比于音乐领域的语音识别任务。然而 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B5%84%E6%96%99%E6%95%B4%E7%90%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:17:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B5%84%E6%96%99%E6%95%B4%E7%90%86/ 这篇博客意图是收集市面上质量不错的搜索引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（infoQ、Stackoverflow、github 等）、专业技术网站（我爱自然语言处理等）、国内外知名互联网公司技术博客（阿里中间件团队博客、美 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:17:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者：伴鱼技术团队 陈易生 前言 本文是 「算法工程化实践调研」 系列的第 2 篇，介绍来自 Uber 在 2017 年 9 月发布的技术博客 Meet Michelangelo: Uber’s Machine Learning Platform [1]。它介绍了机器学习平台 Michelangelo（意大利文艺复兴时期伟大的绘画家、雕塑家、建筑师和诗人）的各个组件的职能，第一次细致地向大家描述了机器 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%94%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%9D%A5%E8%A7%A3%E9%87%8A/ Tue, 15 Mar 2022 09:17:04 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%94%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%9D%A5%E8%A7%A3%E9%87%8A/ 作者：CreateMoMo 编译：ronghuaiyang 前几篇文章： BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（1） BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（2）损失函数 BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（3）推理 导读：今天给大家介绍一下具体的代码实现。 3 Chainer 实现 在 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%AE%9E%E6%97%B6%E8%A7%86%E9%A2%91%E9%80%9A%E4%BF%A1%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6/ Tue, 15 Mar 2022 09:16:16 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%AE%9E%E6%97%B6%E8%A7%86%E9%A2%91%E9%80%9A%E4%BF%A1%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6/ 众所周知，深度学习在实时视频通信端到端系统里有很多的应用，比如说我们用它做超分辨率，能取得比较好的效果；我们用它做图像恢复，也能取得比较好的效果。如果说提及挑战的话，在支持移动端的应用里，我们必须考虑复杂性的限制，必须要以一个小的模型，能够在移动平台上实时运行，而且功耗、CPU 占 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B4%8B%E7%A0%81%E5%A4%B4%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%87%8D%E6%8E%92%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:16:16 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B4%8B%E7%A0%81%E5%A4%B4%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%87%8D%E6%8E%92%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者介绍 马超群, 洋码头高级算法工程师 具有多年数据挖掘、算法、机器学习的研究与实践经验，负责洋码头推荐等系统的算法研究与开发。 传送门： http://www.6aiq.com/article/1537369469861 本文约4500字，可参阅下面的大纲阅读。 1. 第一阶段 2. 第二阶段 3. 第三阶段 4. 算法模型实践小结 5. 关于未来 6. 参考文献 2016年之前，洋码头的推荐系统主要还 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%88%A9%E5%99%A8%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9C%80%E4%BD%B3%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 09:15:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%88%A9%E5%99%A8%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9C%80%E4%BD%B3%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 作者：熊先明，腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost算法框架涉及到比 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%95%AA%E5%A4%96%E7%AF%87%E4%B9%8B%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%B4%BB%E8%B7%83%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BB%B7%E5%80%BC%E5%BA%A6%E5%88%86%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 09:14:10 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%95%AA%E5%A4%96%E7%AF%87%E4%B9%8B%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%B4%BB%E8%B7%83%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BB%B7%E5%80%BC%E5%BA%A6%E5%88%86%E6%9E%90/ 超人赵，人工智能爱好者社区专栏作者 知乎： https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 传送门： http://www.6aiq.com/article/1536068531959 用户活跃、用户价制度分析的在数据分析师的日常工作中经常会碰到，如何根据公司的业务情况对本公司的用户做活跃和价制度的划分是一种常规化的分析工作。 在用户生命周期中，对每个用户进行群体划分，有针对性地做分群分层运营，可以更高地提高营收 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:14:02 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95/ 分享嘉宾：孙启明@58同城 内容来源：58技术 导读: 2020年9月，AI Lab、营销平台部（CRM）、LBG黄页业务方三方联合启动了商机智能分配项目，将CRM商机分配流程抽象为推荐/搜索场景，将传统机器学习以及深度学习算法应用于CRM系统，为每个销售人员分配适合其跟进的商机，优化成 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:57 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：刘露、张颖、段学浩、王东旭 内容来源：京东算法架构 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着京东零售搜索业务的快速发展，对数据的时效性要求越来越高，要求搜索模型有捕捉更实时信号的能力，在线学习体现了业务对模型时效性的追求，希望能根据在线系统反馈的数据实时得对模型进行调整， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E9%93%BE%E6%8E%A5/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E9%93%BE%E6%8E%A5/ 国际顶级会议 AAAI CIKM 2010 CIKM 2011 COLT 2010 COLT 2011 Computer Vision Resource ICJIA ICML NIPS SIGIR 2010 SIGIR 2011 SIGKDD SIGKDD2010 论文搜索 CV顶级会议论文下载 google 学术搜索 超全计算机视觉资源汇总 联合参考文献 学术牛人主页 feifei li -computer vision Googlers in Machine Learning Michael I. Jordan Microsoft Research mit leozhu cv pff cv Yahoo! Research zhangzhang si 国外人工智能界牛人主页 计算机视觉相关资源 牛人（周志华）推荐的人工智能网站 数据挖掘牛人 一览 谈机器学习 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%89%8B%E6%9C%BA%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%80%9D%E8%80%83/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%89%8B%E6%9C%BA%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%80%9D%E8%80%83/ 分享嘉宾：邵浩博士 vivo 算法专家 编辑整理：于薇 出品平台：DataFunTalk 导读： 目前AI技术受到了各大手机和智能设备应用厂商的广泛关注，尤其是基于深度学习的自然语言处理（NLP）因其丰富的应用场景，带动了大量快速增长的应用落地，如机器翻译，搜索推荐，问答系统，聊天机器人等。如何将 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%83%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%83%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-15 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式： 依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有：Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路，主要方法有：Multi- https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E6%9C%89%E6%95%B0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%89%B9%E8%B0%83%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E8%B0%83%E5%BA%A6%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E6%9C%89%E6%95%B0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%89%B9%E8%B0%83%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E8%B0%83%E5%BA%A6%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 问君，网易有数机器学习平台研发工程师 本文主要介绍了网易有数机器学习平台在深度学习任务批调度的一些实践探索，并对k8s调度机制的原理做部分解析。 1 背景介绍 近几年来，AI和大数据异常火热，伴随着AI经常出现的一个词就是机器学习平台，作为一个机器学习平台，平台提供训练所需要的硬件资源， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E7%BA%BF%E4%B8%8B%E6%95%88%E6%9E%9C%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E6%9D%82%E8%B0%88/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E7%BA%BF%E4%B8%8B%E6%95%88%E6%9E%9C%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E6%9D%82%E8%B0%88/ 作者：杨辉之，新浪微博推荐广告算法工程师，个人知乎专栏（推荐机器学习模型&架构随笔）欢迎交流讨论 前言 在实际工作（炼丹）过程中，总会遇到线下指标相对base有提升，但一到线上就发现收益丢了，是换种配方继续“炼丹”还是“改换门庭”拿着相同的配方继续“炼丹”？本文结合笔者曾经也 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%94%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%BF%98%E5%8E%9F%E7%9C%9F%E5%AE%9E%E4%B8%96%E7%95%8C/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%94%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%BF%98%E5%8E%9F%E7%9C%9F%E5%AE%9E%E4%B8%96%E7%95%8C/ 何仁清 ·2018-12-13 20:00 在2018 AI开发者大会（AI NEXTCon）上，美团配送AI方向负责人何仁清，分享了美团在即时配送领域中机器学习技术的最新进展，以及如何通过大数据和机器学习手段，建立对线下真实世界各种场景的感知能力，还原并预测配送过程各个细节，从而提升整体配送系统 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9F%A9%E4%BC%9F%E9%BB%84%E9%A1%B5%E5%95%86%E5%AE%B6%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%81%8A%E5%A4%A9%E5%8A%A9%E6%89%8B%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BD%93%E9%AA%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E4%BC%98%E5%8C%96/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9F%A9%E4%BC%9F%E9%BB%84%E9%A1%B5%E5%95%86%E5%AE%B6%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%81%8A%E5%A4%A9%E5%8A%A9%E6%89%8B%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BD%93%E9%AA%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E4%BC%98%E5%8C%96/ 2021年9月10日-9月13日，2021世界机器人大会在北京举行，本届大会以“共享新成果，共注新动能”为主题，全面展示机器人领域新技术、新产品、新模式、新业态，围绕机器人研究、应用领域及人工智能的创新发展开展高水平交流活动。本届大会包括论坛、博览会、机器人大赛等活动，论坛由3天 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%96%97%E9%B1%BC%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BD%93%E7%B3%BB%E5%BB%BA%E8%AE%BE/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%96%97%E9%B1%BC%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BD%93%E7%B3%BB%E5%BB%BA%E8%AE%BE/ 分享嘉宾：龚灿 斗鱼 算法负责人 编辑整理：王彦磊 灵数科技 出品平台：DataFunTalk 导读： 直播行业在业务上面临运营安全、活动安全、流量安全、账号安全、交易安全、内容安全等风险问题，智能风控在技术方面主要有高频对抗、场景繁多、解释性弱等挑战。本文将分享斗鱼算法团队针对以上问题，如何 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%9E%B6%E6%9E%84%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%9E%B6%E6%9E%84%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 滴滴机器学习平台技术团队 现在很多互联网公司都有自己的机器学习平台，冠以之名虽然形形色色，但就平台所要解决的问题和技术选型基本还是大同小异。 所谓大同是指大家所要处理的问题都相似，技术架构和选型也差不太多，比如都会使用 GPU 集群、采用 Spark 或 K8s 平台等。所谓小异是指各家规模不同，各家都在结合自 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%93%81%E7%89%8C%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%93%81%E7%89%8C%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86%E7%9A%84/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1/ 文章作者：赵喜生 机器学习平台架构师 导读：用户数据大规模积累、用户体验需求升级、算力革新和计算模型的演进，这三大核心要素及其相互作用成为现在和未来基于网络互联用户活动的主要组成部分。机器学习平台作为使数据、计算和用户体验三者相互作用的关键基础设施发挥着作用。 ▶ 数据 用户在APP上每个 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B4%8B%E7%A0%81%E5%A4%B4%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B4%8B%E7%A0%81%E5%A4%B4%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9E%B6%E6%9E%84/ 作者介绍 马超群, 洋码头高级算法工程师 具有多年数据挖掘、算法、机器学习的研究与实践经验，负责洋码头推荐等系统的算法研究与开发 | 电子商务网站的推荐系统是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐其感兴趣的信息和商品的一个系统，在主流电商平台均具有广泛应用。从16年开始，洋码头根据自己的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%95%86%E4%B8%9A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:11:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%95%86%E4%B8%9A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：覃然斌、王科 58同城 内容来源：58技术 导读： 在互联网商业变现场景中，广告变现占有主导地位。2012年随着深度学习网络AlexNet在ImageNet夺冠开始，深度学习迅速席卷图像、语音、NLP等领域，并逐步在互联网商业化最成功的搜索、推荐和广告领域获得突破并成为主流。 作 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BD%E8%AF%9D%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E5%9C%BA/ Tue, 15 Mar 2022 09:10:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BD%E8%AF%9D%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E5%9C%BA/ 阅读原文 在了解条件随机场的时候，一开始被各种各样的定义和公式吓倒，抽象晦涩。查阅了一些资料也任然很困惑。废了很多功夫终于算是明白了一些，希望这篇文章能帮一些人少走一点弯路，哪怕一个也是极好的。自然，这文章也是错误百出的。 CRF 综述 简单而又直白的讲，线性条件随机场，是只考虑 概率图中相邻 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%88%86%E5%89%B2%E6%B1%9F%E6%B9%96%E7%9A%84%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%E5%84%BF%E4%BB%8E%E6%97%B7%E8%A7%86%E8%AF%B4%E8%B5%B7/ Tue, 15 Mar 2022 09:10:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%88%86%E5%89%B2%E6%B1%9F%E6%B9%96%E7%9A%84%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%E5%84%BF%E4%BB%8E%E6%97%B7%E8%A7%86%E8%AF%B4%E8%B5%B7/ 今天的主题是 Face++ Detection 组近两年持续在做的 Semantic Segmentation相关工作，代表性成果主要有 1）GCN (CVPR2017)、2）DFN (CVPR2018)、3）BiSeNet (ECCV2018)。我们先来看一段演示 Demo： CVPR2018 DFN算法结果展示 回顾 介绍算法之前，我们先简单回顾一下语义分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%B8%AE%E5%B8%AE%E5%95%86%E5%AE%B6%E7%89%88%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:10:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%B8%AE%E5%B8%AE%E5%95%86%E5%AE%B6%E7%89%88%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 来源： 郭宗沂 58技术 导读： 58同城是国内最大的生活服务信息服务平台，连接着数千万C端用户和数百万B端商家，为了提升B端商家和C端用户的有效连接，基于智能对话机器人我们构建了帮帮智能客服商家版，其中一项功能为在微聊中对用户问题进行智能回复。 背景 智能回复流程由QABot机器人和Tas https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:09:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：温鸿 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理：孙彬 太原理工大学 出品平台：DataFunSummit 导读： 本文的主题为阿里飞猪推荐算法探索实践，首先会介绍电商背景下主流推荐技术的发展，例如基于全空间的CVR预估技术的发展历程等 ( ESMM / ESM^2 / HM^3 )；接着会重点结合旅行行业的特色，进一步介绍飞 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B1%95%E5%AE%8F%E5%9B%BE%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AF%87%E5%9B%BE%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%A8%E6%94%AF%E4%BB%98%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B1%95%E5%AE%8F%E5%9B%BE%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AF%87%E5%9B%BE%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%A8%E6%94%AF%E4%BB%98%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 作者|闵薇&董文彧 编辑|林颖 供稿|eBay支付风控团队 导 读: “亿展宏图”是eBay 支付风控团队推出的系列文章，分享了eBay风控团队工作在图算法方面的一些理解和研究。在上期的 亿展宏图 第一篇|两张图入门图算法 里，我们介绍了什么是图、图算法的应用和演化过程三个方面，从中可以看 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%80%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%80%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ 作者： 石晓文，中国人民大学信息学院在读研究生 个人公众号：小小挖掘机（ID:wAIsjwj） 好久没更新该系列了，最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文，感觉还不错，跟大家分享下。 论文地址： https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 1、Neural Collaborative Filtering 1.1 背景 本文讨论的主要是隐性反馈协同过滤解决方案，先来明确两个概念：显性反馈 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%AF%94%E8%B5%9B%E5%A4%A7%E6%9D%80%E5%99%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%9E%8D%E5%90%88/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%AF%94%E8%B5%9B%E5%A4%A7%E6%9D%80%E5%99%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%9E%8D%E5%90%88/ _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。主要包括： 投票集成 平均 排名 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E5%BD%BB%E5%BA%95%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87%E7%B2%BE%E5%87%86%E7%8E%87%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%8E%87%E7%9C%9F%E6%AD%A3%E7%8E%87%E5%81%87%E6%AD%A3%E7%8E%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E5%BD%BB%E5%BA%95%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87%E7%B2%BE%E5%87%86%E7%8E%87%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%8E%87%E7%9C%9F%E6%AD%A3%E7%8E%87%E5%81%87%E6%AD%A3%E7%8E%87/ ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是： 每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。 还有的朋友面试之前背下来了，但是一紧张大脑一片空白全忘了，导 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%AF%87/ 作者： 陈易生 原文： https://tech.ipalfish.com/blog/2021/08/24/palfish-prediction-service-design/ 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提升用户的使用体验。例如，在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子。 在线预测是机器学习模型发挥作用的临门一脚，重要性不言而喻。在伴鱼，我们搭建了机器学习预测服务（以下简称预测服务），统一地处 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E6%9C%89%E5%A4%9A%E5%B0%91%E7%A7%8D%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%90%84%E7%A7%8D%E5%8D%B7%E7%A7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E6%9C%89%E5%A4%9A%E5%B0%91%E7%A7%8D%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%90%84%E7%A7%8D%E5%8D%B7%E7%A7%AF/ 作者: Kunlun Bai 机器之心编译 参与：熊猫 我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。鉴于原文过长，机器之心选择其中部分内容进行介绍，2、4、5、9、11 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%85%A8%E8%BF%87%E7%A8%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%85%A8%E8%BF%87%E7%A8%8B/ 1 特征工程是什么？ 有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面： 特征处理是 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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、DIEN、ES https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BF%91%E6%9C%9F%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E9%A1%B6%E4%BC%9A%E8%AE%BA%E6%96%87%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%BD%A0%E9%83%BD%E8%AF%BB%E8%BF%87%E5%93%AA%E5%87%A0%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BF%91%E6%9C%9F%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E9%A1%B6%E4%BC%9A%E8%AE%BA%E6%96%87%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%BD%A0%E9%83%BD%E8%AF%BB%E8%BF%87%E5%93%AA%E5%87%A0%E7%AF%87/ 精选 5 篇来自 EMNLP 2018、CIKM 2018、NAACL 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作，带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。 本期内容选编自微信公众号「开放知识图谱」。 EMNLP 2018 ■ 论文解读 | 刘兵，东南大学博士，研究方向为自然语言处理、信息抽取 论文动机 在远程监督任务中，除了语料的错误标注问题，还 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9C%A8%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9C%A8%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 作者： 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程；等等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E5%9B%A2%E9%98%9F%E6%8F%90%E5%87%BA%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%A4%9A%E6%A0%B7%E6%80%A7%E9%97%AE%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E5%9B%A2%E9%98%9F%E6%8F%90%E5%87%BA%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%A4%9A%E6%A0%B7%E6%80%A7%E9%97%AE%E9%A2%98/ 0. 导语 本论文题为《Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System》，作者 Yudan Liu, Kaikai Ge, Xu Zhang, Leyu Lin，已被 KDD 19 接收，原文见附录。 Look-alike 是广告领域经典的推荐算法，拥有定向能力强、用户扩展精准等优点。本文在微信看一看的推荐场景下对传统 look-alike 进行了改造，使之更适合高时效性的资讯推荐系统。 Fig.0. 微信看一看 微信看 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾: 彭小钰，58同城TEG搜索推荐部高级算法工程师 整理出品: AICUG人工智能社区 PPT下载： http://www.aicug.cn/#/docs 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读: 向量化召回通过学习用户与物品低维向量化表征，将召回建模成向量空间内的近邻搜索问题，有效提升了召回的泛化能力与多样性，是推荐引擎的核心召回通道。本次 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BB%8E%E5%88%B0%E6%9E%84%E5%BB%BA%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BB%8E%E5%88%B0%E6%9E%84%E5%BB%BA%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90/ 文章作者：曾钦榜 58同城 高级技术经理 编辑整理：周晓侠 内容来源：58技术沙龙 出品社区：DataFun 导读：随着科学技术的飞速发展，互联网被广泛应用于各个领域，而以互联网为基础的招聘模式也越来越受到企业的青睐。互联网招聘具有不受地域限制、覆盖面广、招聘成本低、针对性强、方便快捷、时效 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾： 刘志强奇虎360 推荐算法架构师 编辑整理： 周峰 内容来源： DataFun AI Talk《机器学习与推荐系统实践》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 1. 摘要 本次分享内容为机器学习在推荐系统的应用。主要介绍推荐系统实践中遇到基本问题，以及基于机器学习技术的解决方案。过程中涉及到“概率图模 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E5%85%B4%E6%8C%AF%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%B5%84%E6%BA%90%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%8E%87%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E5%85%B4%E6%8C%AF%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%B5%84%E6%BA%90%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%8E%87%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 2021年10月18~20日，由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第12届中国数据库技术大会（DTCC2021）在北京国际会议中心召开，大会以“数造未来”为主题，围绕数据架构、人工智能与大数据应用等内容展开分享和探讨。58同城TEG AI Lab高级架构 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%A8%E5%93%88%E5%95%B0%E9%A1%BA%E9%A3%8E%E8%BD%A6%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%A8%E5%93%88%E5%95%B0%E9%A1%BA%E9%A3%8E%E8%BD%A6%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：盛小双 哈啰出行 算法专家 编辑整理：Hoh 出品平台：DataFunTalk 导读： 如果科技让出行更美好，可以推动出行的进化，那么AI算法模型的应用，就是其中一个最大的推动力。本次分享的主题为算法在哈啰顺风车中的实践应用，将首先介绍算法同学依托于什么样的算法平台来解决哪些具体的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%B0%E5%BD%95%E6%A8%A1%E5%9D%97%E7%9A%84%E7%AE%80%E5%8D%95%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AD%98%E5%82%A8%E4%B8%8E%E6%81%A2%E5%A4%8D/ Tue, 15 Mar 2022 09:07:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%B0%E5%BD%95%E6%A8%A1%E5%9D%97%E7%9A%84%E7%AE%80%E5%8D%95%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AD%98%E5%82%A8%E4%B8%8E%E6%81%A2%E5%A4%8D/ 原文地址：[ https://www.cnblogs.com/mbcbyq-2137/p/10044837.html] ( https://www.cnblogs.com/mbcbyq-2137/p/10044837.html) [2018-11-30 16:15] 虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世，但是有一些模块的内容却是不大变化的。其中就有 tf.saved_model 模块，主要用于模型的存储和恢复。为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容，在此做点简单的记录，以便将来查阅。 最近为了一个课程作业，不得已涉及到关于图像超分辨率恢复的内容，不得 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%97%B6%E9%97%B4%E6%BB%91%E7%AA%97%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E7%89%B9%E5%BE%81%E4%BD%93%E7%B3%BB/ Tue, 15 Mar 2022 09:07:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%97%B6%E9%97%B4%E6%BB%91%E7%AA%97%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E7%89%B9%E5%BE%81%E4%BD%93%E7%B3%BB/ 原文作者：求是汪在路上（知乎ID） 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/85440355/ 风控业务背景 俗话说， 路遥知马力，日久见人心。在风控中也是如此，我们常从时间维度提取借款人在不同时间点的特征，以此来判断借款人的风险。在实践中，这类特征通常会占到80%以上。由于是通过时间切片和聚合统计函数来构造，因此一般被称为 时间滑窗 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BD%E7%BE%8E%E5%A4%A7%E4%BF%83%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%9B%BD%E7%BE%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:07:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BD%E7%BE%8E%E5%A4%A7%E4%BF%83%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%9B%BD%E7%BE%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 作者： 杨骥 时间： 2017 年 11 月 10 日 国美早期的推荐产品，90% 以上的场景是靠平台运营人员和工程师依靠业务知识进行手工配置，策略投放也是基于场景相关性的固定槽位展示，千人一面。近几年，伴随着业务的发展，尤其是实现线上线下打通后，国美互联网基于双线平台、商品和服务，利用互联网技术，以“社交 + https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:07:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 背景 在CTR预估任务中，线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的baseline，且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%86%85%E5%B9%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%86%85%E5%B9%95/ 转载自 有赞技术团队博客 上文 说到有赞搜索系统的架构演进，为了支撑不断演进的技术架构，除了 Elasticsearch 的维护优化之外，我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。 Elasticsearch 的检索执行效率可以表示为： _O(num_of_files _logN)* 其中 num_of_files 表示索引文件段的个数，N 表示需要遍历的数据量，从这里我们可以总结出提升查询性能可 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%80%8E%E6%A0%B7%E9%89%B4%E5%88%AB%E4%B8%8D%E5%8F%AF%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E7%9A%84%E7%BD%91%E7%AB%99/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%80%8E%E6%A0%B7%E9%89%B4%E5%88%AB%E4%B8%8D%E5%8F%AF%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E7%9A%84%E7%BD%91%E7%AB%99/ 前两天教师节，人工智能头条的某个精神股东粉群里，大家纷纷向当年为我们启蒙、给我们带来快乐的老师们表达感激之情。 很多人表示，他们的硬盘里，至今还保留着当时她们上课时候的视频。有一些现在网站上已经很难找到了，于是大家又纷纷开始互相交流跟随这些老师学习实践的心得体会。 👆禅师最喜欢的教师 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%BA%94%E7%94%A8/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8C%B9%E9%85%8D%E4%B9%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8C%B9%E9%85%8D%E4%B9%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AF%87/ 作者： 黄冠 这个tutorial确实不错 https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/sigir18-deep.pdf，我很喜欢，好像一个博士论文一样，将这两个领域梳理得很清楚。 搜索，推荐和广告其实是机器学习在工业界最好的落地。而且容易拿到由用户的行为 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%96%87%E5%A8%B1%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%90%A5%E9%94%80%E5%A2%9E%E7%9B%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%96%87%E5%A8%B1%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%90%A5%E9%94%80%E5%A2%9E%E7%9B%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 导读： 随着移动互联网和人工智能技术的发展，智能化营销正渗透到各行各业。如何衡量和预测营销干预带来的"增量提升"，而不把营销预算浪费在"本来就会转化"的那部分人身上，成为智能营销算法最重要的挑战。 我们以 Uplift Model 为基础，构建营销增益预测模型，帮助商 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4%E5%A4%8D%E6%9D%82%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8F%AF%E9%9D%A0%E6%80%A7%E4%BC%98%E5%8C%96%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4%E5%A4%8D%E6%9D%82%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8F%AF%E9%9D%A0%E6%80%A7%E4%BC%98%E5%8C%96%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 背景 搜索引擎是电商平台成交链路的核心环节，搜索引擎的高可用直接影响成交效率。闲鱼搜索引擎作为闲鱼关键系统，复杂度和系统体量都非常高，再加上闲鱼所有导购场景都依靠搜索赋能，搜索服务的稳定可靠成为了闲鱼大部分业务场景可用能力的衡量标准；如何保障搜索服务的稳定和高可用成为了极大的挑战。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%B7%E6%9C%89%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%84%8F%E4%B9%89%E7%9A%84%E5%BA%A6%E9%87%8F%E6%8C%87%E6%A0%87%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E8%A7%A3%E9%87%8A%E5%8F%8A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF%E5%88%86%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%B7%E6%9C%89%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%84%8F%E4%B9%89%E7%9A%84%E5%BA%A6%E9%87%8F%E6%8C%87%E6%A0%87%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E8%A7%A3%E9%87%8A%E5%8F%8A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF%E5%88%86%E6%9E%90/ 作者：Moussa Taifi, Ph.D 编译：ronghuaiyang 导读 3种指标，各有优缺点，各有适用场景，分析给你看。 机器学习度量之旅 在不适当的度量指标上报告小的改进是一个众所周知的机器学习陷阱。理解机器学习(ML)指标的优缺点有助于为ML从业者建立个人信誉。这样做是为了避免过早宣布胜利的陷阱 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB/ 作者：李露，西北工业大学 据不完全统计，网民们平均每人每周收到的垃圾邮件高达10封左右。垃圾邮件浪费网络资源的同时，还消耗了我们大量的时间。大家对此深恶痛绝，于是识别垃圾邮件并对其进行过滤成为各邮件服务商的重要工作之一。 垃圾邮件识别问题本质上是一个文本分类问题，给定文档p（可能含有 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8D%E4%BB%85%E4%BB%85%E7%94%A8%E9%80%9A%E8%BF%87%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E8%AF%84%E4%BC%B0%E5%BE%97%E5%88%B0%E6%9B%B4%E5%A5%BD%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8D%E4%BB%85%E4%BB%85%E7%94%A8%E9%80%9A%E8%BF%87%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E8%AF%84%E4%BC%B0%E5%BE%97%E5%88%B0%E6%9B%B4%E5%A5%BD%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90/ 作者：Edwin Chen 编译：ronghuaiyang 导读 导读 用CTR来评估推荐算法是一个非常常用的度量，但并非是最好的度量。 假设你正在为一个新在线网站构建一个推荐算法。你如何衡量它的质量，以确保它发送给用户相关和个性化的内容？刚开始的时候，你希望点击率可以进行衡量，但经过一番思考，它 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E8%9E%8D%E5%90%88%E4%B8%8E%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E8%9E%8D%E5%90%88%E4%B8%8E%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 文章作者：阿里B2B算法团队 内容来源：牛技 出品平台：DataFun 背景 以电商场景优化用户点击为例，推荐系统的任务是从海量的候选商品中选出用户最感兴趣且最可能点击的商品。为了提升检索的效率，通常分为两阶段来检索。召回/候选生成（Matching/Candidate Generatio https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%B5%8C%E5%85%A5%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%A8%A1%E5%BC%8F/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%B5%8C%E5%85%A5%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%A8%A1%E5%BC%8F/ 作者：Robbe Sneyders 编译：ronghuaiyang 给大家介绍一下如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型。 由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%88%91%E4%BB%AC%E9%80%89%E6%8B%A9%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E6%88%91%E4%BB%AC%E7%9A%84%E9%85%92%E5%BA%97%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:31 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%88%91%E4%BB%AC%E9%80%89%E6%8B%A9%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E6%88%91%E4%BB%AC%E7%9A%84%E9%85%92%E5%BA%97%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 作者：Eric He 编译：ronghuaiyang 导读: 这是Rocketmiles的搜索排名序列的第二部分。 Why we chose LambdaMART for our hotel ranking model Part 2 of Rocketmiles’ search result ranking series Eric He 原文： https://medium.com/rocket-travel/why-we-chose-lambdamart-for-our-hotel-ranking-model-45f84e22cec 当你是一家像Rocketmiles这样的电子商务公司时，提供无缝的购买体验是你将自己的在线商店与其他商家区分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AE%BE%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AE%BE%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者：爱奇艺技术 ，该文根据【i 技术会】现场演讲整理而成 在建设机器学习平台之前，爱奇艺已经拥有比较成熟的深度学习平台 Javis，但是 Javis 面向的用户比较高阶、专业的算法工程师，需要通过提交代码到专用计算集群上运行计算，使用门槛比较高。 另外，算法除了深度学习以外，机器学习，数据挖掘、数据 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E5%9C%A8%E9%98%85%E6%96%87%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E5%9C%A8%E9%98%85%E6%96%87%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：陈炜于 阅文集团 高级总监 编辑整理：李沛欣、马宇峰 出品平台：DataFunTalk **导读：**阅文作为国内最大的网络文学公司，我们在实践过程中，总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论，及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像，以及如何做用户画像，并结合在阅文场景下所面 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%B2%BE%E9%80%89%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%85%A8%E9%9D%A2%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E9%9D%A2%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8C%85/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%B2%BE%E9%80%89%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%85%A8%E9%9D%A2%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E9%9D%A2%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8C%85/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《名企AI面试100题》免费送！ 项目一：EssayKiller_V2 基于开源GPT2.0的初代创作型人工智能 EssayKiller是基于OCR、NLP领域的最新模型所构建的生成式文本创作AI框架，目前第一版finetune模型针对高考作文 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E4%B8%BA%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E5%8F%8A%E6%90%9C%E4%B8%80%E6%90%9C%E5%8E%BB%E6%B1%A1%E4%BD%8E%E4%BF%97%E8%89%B2%E6%83%85%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%80%8E%E4%B9%88%E5%81%9A%E5%88%B0%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E4%B8%BA%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E5%8F%8A%E6%90%9C%E4%B8%80%E6%90%9C%E5%8E%BB%E6%B1%A1%E4%BD%8E%E4%BF%97%E8%89%B2%E6%83%85%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%80%8E%E4%B9%88%E5%81%9A%E5%88%B0%E7%9A%84/ 来源： fredyttang 微信AI 导语: 本文主要介绍低俗色情识别任务在从看一看业务迁移到搜一搜业务中遇到的一些问题、思考以及所做的一些尝试。本文尝试分析一下看一看与搜一搜场景的差异以及因差异导致的应用迁移困难；进而思考如何建立更好的分析机制和评价体系；最后在模型方面谈一下基于Bert的一些迁移改进 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E4%B8%8D%E5%8F%AA%E6%98%AF%E8%80%83%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%99%84%E9%80%81%E5%90%8D%E4%BC%81%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E4%B8%8D%E5%8F%AA%E6%98%AF%E8%80%83%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%99%84%E9%80%81%E5%90%8D%E4%BC%81%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ 篇幅有限，本文不会把每一题的参考答案都加载出来，会摘出一些摘要，完整解析见题库链接，大家有任何问题欢迎在题库链接下随时留言、讨论、纠正。 看完本了觉得有用点个赞吧！添加微信：julyedukefu14，回复【7】领取最新升级版【名企AI面试100题】，礼包部分资料如下（篇幅有限，私 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%A9%E7%94%A8%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9D%A5%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%8B%93%E6%89%91%E7%BB%93%E6%9E%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%A9%E7%94%A8%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9D%A5%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%8B%93%E6%89%91%E7%BB%93%E6%9E%84/ 作者： 陈 扬 编辑：赵一帆 简 介 分层表示高效的架构搜索(HIERARCHICAL REPRESENTATIONS FOR EFFICIENT ARCHITECTURE SEARCH)这篇文章讲的是如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构。用一个简单但功能强大的演化算法。 这个方法可以发现具有卓越性能的新架构。它这篇文章很大程度上借鉴了GECNN的一些东西，或者说， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E7%9C%8B%E5%BE%85%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8D%E9%9C%80%E8%A6%81%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BE%88%E5%A4%9A%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B0%81%E8%A3%85%E5%A5%BD%E4%BA%86%E8%B0%83%E4%B8%AA%E5%8C%85%E5%B0%B1%E8%A1%8C%E8%BF%99%E7%A7%8D%E8%AF%B4%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E7%9C%8B%E5%BE%85%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8D%E9%9C%80%E8%A6%81%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BE%88%E5%A4%9A%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B0%81%E8%A3%85%E5%A5%BD%E4%BA%86%E8%B0%83%E4%B8%AA%E5%8C%85%E5%B0%B1%E8%A1%8C%E8%BF%99%E7%A7%8D%E8%AF%B4%E6%B3%95/ 来源：知乎 不抖机灵，想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答。 我认为：大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上，而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效，但绝非必要的先决条件。 原因如下： 1. 即使你有了一定的数学功底， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%AE%89%E5%85%A8%E8%90%A5%E9%94%80%E5%8F%8D%E4%BD%9C%E5%BC%8A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%AE%89%E5%85%A8%E8%90%A5%E9%94%80%E5%8F%8D%E4%BD%9C%E5%BC%8A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 导读: 本文介绍当前58营销反作弊业务算法建设的一些实践内容，主要聚焦于各类算法在体系中的应用设计以及相关算法在体系中的实践应用。 背景 58每年会借助58同城、58同镇等平台，投入数以亿计的成本，来进行各式各样的营销活动，以此达到平台各业务线的拉新、促活、促销等目的。然而现实中存在一 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%BA%95%E9%99%8C%E9%99%8C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%BA%95%E9%99%8C%E9%99%8C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 问题1：Graph SAGE的原理 GraphSAGE是Graph SAmple and aggreGatE的缩写，其运行流程如上图所示， 可以分为三个步骤： 对图中每个顶点邻居顶点进行采样 根据聚合函数聚合邻居顶点蕴含的信息 得到图中各顶点的向量表示供下游任务使用 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《名 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 主题 58同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统： 1） 线下 推荐子系统； 2） 线上 推荐子系统； 3） 效果评估 子系统； 后文将重点讨论以上三大子系统的设计与实现。 二、线下推荐子系统 线下推荐子系统又主要分为 线下挖掘模 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%B4%A8%E9%87%8F%E7%AE%A1%E7%90%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%B4%A8%E9%87%8F%E7%AE%A1%E7%90%86/ 作者： 超人赵，人工智能爱好者社区专栏作者 知乎： https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 链接推送： 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——标签聚类 大家好，今天和大家分享一下用户画像数据质量管理这块的内容。数据质量管理这项工作的重要性不言而喻，所谓“garbage in，garbage out”，基础数据的质量性如果无法 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%88%9D%E5%9C%B0%E5%B9%B3%E7%BA%BF%E8%A7%86%E8%A7%89%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E7%BB%8F/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%88%9D%E5%9C%B0%E5%B9%B3%E7%BA%BF%E8%A7%86%E8%A7%89%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E7%BB%8F/ 问题1、简述下你对end to end检测器的理解？ 1、从faser-rcnn开始解释Blabla，原来通常用选择性搜索方法生成proposals不能和cnn一起训练，需要各自训练各自的部分。 2、此外原来的rcnn阶段的分类的svm进行的，也不能和整个网络一起训练 问题2、线性回归和逻辑 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%BA%95%E5%AD%97%E8%8A%82%E8%B7%B3%E5%8A%A8%E5%B2%97%E4%BD%8D%E6%8A%96%E9%9F%B3%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%BA%95%E5%AD%97%E8%8A%82%E8%B7%B3%E5%8A%A8%E5%B2%97%E4%BD%8D%E6%8A%96%E9%9F%B3%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 问题1：Bert模型中，根号dk的作用 QK进行点击之后，值之间的方差会较大，也就是大小差距会较大；如果直接通过Softmax操作，会导致大的更大，小的更小；进行缩放，会使参数更平滑，训练效果更好。 问题2：Bert模型中多头的作用 多次attention综合的结果至少能够起到增强模型 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E4%BC%B0%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%92%8C%E8%BF%99%E6%98%AF%E6%88%91%E7%9C%8B%E5%88%B0%E7%9A%84%E6%9C%80%E9%80%8F%E5%BD%BB%E7%9A%84%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E4%BC%B0%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%92%8C%E8%BF%99%E6%98%AF%E6%88%91%E7%9C%8B%E5%88%B0%E7%9A%84%E6%9C%80%E9%80%8F%E5%BD%BB%E7%9A%84%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ 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：给定一些患者的样本，构 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E9%A6%96%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E9%A6%96%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾: 王连臣，58同城TEG搜索推荐部高级算法工程师 整理出品: 张劲， AICUG人工智能社区 系列分享： 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 深度学习在 58 同城租房搜索排序中的实践 导读： 行为序列化已然成为用户兴趣建模的主流方式，本次议题主要介绍序列化建模在首页推荐场景的实践，提出了适配业 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%A8%E6%96%87%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E9%80%89%E8%BF%98%E6%98%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%A8%E6%96%87%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E9%80%89%E8%BF%98%E6%98%AF/ 转载自 大快搜索 什么是全文搜索 什么是全文搜索引擎？百度百科中的定义： 全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E4%BC%B0%E4%B8%8E%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%B0%83%E4%BC%98%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E4%BC%B0%E4%B8%8E%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%B0%83%E4%BC%98%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Datawhale干货 作者：李祖贤 深圳大学，Datawhale高校群成员 当我们建立好了相关模型以后我们怎么评价我们建立的模型的好坏以及优化我们建立的模型呢？那本次分享的内容就是关于机器学习模型评估与超参数调优的。本次分享的内容包括： 用管道简化工作流 使用k折交叉验证评估模型性能 使用 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E4%B8%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%92%B8%E9%A6%8F/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E4%B8%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%92%B8%E9%A6%8F/ 分享嘉宾：申站 知乎 算法工程师 编辑整理：许宴铭 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是申站，知乎搜索团队的算法工程师。今天给大家分享下知乎搜索中文本相关性和知识蒸馏的工作实践，主要内容包括： 知乎搜索文本相关性的演进 BERT在知乎搜索的应用和问题 知识蒸馏及常见方案 知乎搜索在 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8C%B9%E9%85%8D%E4%B9%8B%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8C%B9%E9%85%8D%E4%B9%8B%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AF%87/ 作者： 黄冠 讲真，很久没看过能让我这么兴奋的资料了，这个tutorial https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/sigir18-deep.pdf 简直就像一个博士论文，能让我对这个方向有足够深入的了解。而我最近又恰好从事这个方向，恰好也是落地到搜索引擎和推荐系统中，刚看到这个tutorial的时候，简直开心得不要不要的。 本篇blog的纲要： part-1 搜索和推荐 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%9A%90%E7%A7%81%E4%BF%9D%E6%8A%A4/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%9A%90%E7%A7%81%E4%BF%9D%E6%8A%A4/ 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一个巨大挑战。本文 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%94%A8%E4%BB%80%E4%B9%88%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%A4%84%E7%90%86%E6%B5%81%E7%A8%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%94%A8%E4%BB%80%E4%B9%88%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%A4%84%E7%90%86%E6%B5%81%E7%A8%8B/ 虽然同为人类自然语言，但是由于英文和中文其语言自身的特点，导致中文和英文分词是有差别的。 很多读者在后台留言，提到了结巴分词，并要求我们出一些关于中文自然语言处理的内容。所以本禅师就找到了这方面很有研究的宿永杰。 宿永杰现就职于某知名互联网公司担任数据挖掘工程师，CSDN 博客专家，P https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：江云胜@Hulu 编辑整理：许晏铭 出品平台：DataFunTalk 导读： Hulu是美国领先的互联网视频流媒体平台，拥有大量的电影、电视剧等视频资源，对这些内容的理解和表示是Hulu的一个重要研究方向。Content Embedding技术将内容表示为向量，以利于后续算法、模 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%80%A7/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:16 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%80%A7/ 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优化，更 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E5%AD%97%E9%95%BF%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E4%B9%B0%E5%BE%97%E5%8F%88%E5%BF%AB%E5%8F%88%E5%A5%BD/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E5%AD%97%E9%95%BF%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E4%B9%B0%E5%BE%97%E5%8F%88%E5%BF%AB%E5%8F%88%E5%A5%BD/ 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。 一. 概述 一个产品的搜索功能，是用户快速触达所需信息的通道，起到了引导用户走向的重要作用；优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。 国内几个大型电商公司基本每日都有较大的流 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%8B%90%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%91%88%E7%8E%B0%E7%BB%99%E4%BD%A0%E7%9A%84%E9%83%BD%E6%98%AF%E4%BD%A0%E6%89%80%E5%85%B3%E5%BF%83%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%8B%90%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%91%88%E7%8E%B0%E7%BB%99%E4%BD%A0%E7%9A%84%E9%83%BD%E6%98%AF%E4%BD%A0%E6%89%80%E5%85%B3%E5%BF%83%E7%9A%84/ 导读 在当前这个移动互联网时代，各种信息内容爆炸，面对海量数据，用户希望在有限的时间和空间内，找到自己感兴趣的内容，这就是推荐需要解决的问题。接下来主要讲解新闻推荐的算法原理。 01.新闻推荐算法架构 新闻算法的核心主要分为两个阶段：召回阶段（retrieval）和排序阶段（ranki https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%BA%8C%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%BA%8C%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 背景 在 CTR/CVR 预估任务中，除了 FM 模型[2] 之外，后起之秀 FFM（Field-aware Factorization Machine）模型同样表现亮眼。FFM 可以看作是 FM 的升级版，Yuchi Juan 于 2016 年提出该模型，但其诞生是受启于 Rendle 在 2010 年发表的另一个模型 PITF [3]（FM 也是 Rendle 在 2010 年发表的），其论文原文 [1] 中写道： The idea of FFM originates https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8D%E5%A4%9F%E9%AB%98%E6%95%88%E8%BF%99%E5%87%A0%E5%A4%A7%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E4%B8%80%E4%B8%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8D%E5%A4%9F%E9%AB%98%E6%95%88%E8%BF%99%E5%87%A0%E5%A4%A7%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E4%B8%80%E4%B8%8B/ 作者：Alessio Gozzoli 机器之心编译 参与：朱乾树、张倩 整天 babysitting 深度学习模型是不是很心累？这篇文章或许能帮到你。本文讨论了高效搜索深度学习模型最佳超参数集的动机和策略。作者在 FloydHub 上演示了如何完成这项工作以及研究的导向。读完这篇文章后，你的数据科学工具库将添加一些强大的新工具，帮助你为自己 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8D%E8%A6%81%E7%8A%AF%E6%88%98%E7%95%A5%E6%80%A7%E7%9A%84%E5%A4%B1%E8%AF%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%90%88%E7%90%86%E5%88%B6%E5%AE%9A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%9B%AE%E6%A0%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8D%E8%A6%81%E7%8A%AF%E6%88%98%E7%95%A5%E6%80%A7%E7%9A%84%E5%A4%B1%E8%AF%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%90%88%E7%90%86%E5%88%B6%E5%AE%9A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%9B%AE%E6%A0%87/ 这里是[「王喆的机器学习笔记」]的第十九篇文章，这篇文章要谈的是 推荐系统的优化目标 的问题。作为一名算法工程师来讲，最关心的往往是模型的创新、技术的演进。笔者在最开始工作的几年，也经历过这样的阶段，执着的追求于应用最新的技术，追踪最新的paper，更新最新的机器学习工具。这样持续学 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 稿｜三余 一、前言 模型部署作为算法工程落地的最后一公里，其天然对算法团队而言具有较高的复杂性，不仅要考虑如何高效地部署、管理不同框架模型，还需要考虑分布式服务的负载均衡、故障容错、可扩展性、资源隔离、限流、核心指标监控等问题。这些都极大的依赖于工程团队的能力，不是算法团队的强项，如 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ 近期，skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集。内容包括生物识别、自然图像以及深度学习图像等数据集，现机器之心将其整理如下：（内附链接哦~） 最近新增数据集 开源生物识别数据： http://openbiometrics.org/ Google Audioset：扩展了 632 个音频分类样本，并从 YouTube 视频中提取了 2，084，320 个人类标记的 10 秒 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E6%97%B6%E5%BA%8F%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8C%96%E6%8E%98%E7%9A%84%E5%A5%87%E6%8A%80%E6%B7%AB%E5%B7%A7/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E6%97%B6%E5%BA%8F%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8C%96%E6%8E%98%E7%9A%84%E5%A5%87%E6%8A%80%E6%B7%AB%E5%B7%A7/ 最近在做时间序列的项目，所以总结一下构造的特征的方法和一些经验。 先放上大纲： 1.时间特征 1.1 连续时间 持续时间： 浏览时长； 间隔时间： 购买/点击距今时长； 距离假期的前后时长（节假日前和节假日后可能会出现明显的数据波动）； 1.2 离散时间 年、季度、季节、月、星期、日、时 等； 基本特征，如果用 Xgboost 模 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%A7%E7%81%AB%E5%8D%B4%E4%B8%8D%E6%87%82%E8%AF%BB%E8%BF%99%E4%B8%80%E7%AF%87%E5%B0%B1%E5%A4%9F%E4%BA%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%A7%E7%81%AB%E5%8D%B4%E4%B8%8D%E6%87%82%E8%AF%BB%E8%BF%99%E4%B8%80%E7%AF%87%E5%B0%B1%E5%A4%9F%E4%BA%86/ 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译：张驰、毅航、Conrad、龙心尘 编者按：前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 作者：张克丰 新浪微博 文章整理：崔媛媛 内容来源：DataFunTalk 出品平台：DataFun 导读： O 系列广告是当前信息流广告的主流投放方式，目标是通过对广告主 ROI 进行优化，提高平台整体收益。其核心是通过技术手段智能化的解决广告主对流量的获取。微博 O 系列广告的策略模型我们将其分为智能 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%AE%80%E6%98%93%E6%B5%81%E7%A8%8B%E4%B8%8E%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%AE%80%E6%98%93%E6%B5%81%E7%A8%8B%E4%B8%8E%E6%9E%B6%E6%9E%84/ 很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1） 业务端：广告主的广告后台 2） 展现端：用户实际访问的页面 业务端， 广告主 主要有两类行为： 1） 广告设置行为：例如设置投放计划，设置地域，类别，关键字，竞价等 2） 效果查看行为：例如 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%88%E6%97%A5%E6%9C%88%E6%97%A5%E8%85%BE%E8%AE%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%88%E6%97%A5%E6%9C%88%E6%97%A5%E8%85%BE%E8%AE%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ 添加微信：julyedufu77，回复 “ 7 ”，领取最新升级版《名企AI面试100题》电子书！！ 本文目录： 问题8：介绍下bert位置编码和transformer的区别，哪个好，为什么？ 问题9：sigmod函数的缺点，为什么会产生梯度消失？不是以0为中心的话，为什么会收敛慢。 问题10 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E7%BD%91%E4%B8%A4%E7%A7%8D%E7%AE%80%E5%8D%95%E6%9C%89%E6%95%88%E7%9A%84%E6%A0%87%E7%AD%BE%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%96%B9%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E7%BD%91%E4%B8%A4%E7%A7%8D%E7%AE%80%E5%8D%95%E6%9C%89%E6%95%88%E7%9A%84%E6%A0%87%E7%AD%BE%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%96%B9%E6%B3%95/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E9%87%8D%E8%AF%BB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%AD%97%E5%AD%97%E7%8F%A0%E7%8E%91%E6%83%8A%E4%B8%BA%E7%A5%9E%E6%96%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E9%87%8D%E8%AF%BB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%AD%97%E5%AD%97%E7%8F%A0%E7%8E%91%E6%83%8A%E4%B8%BA%E7%A5%9E%E6%96%87/ 转载自 知乎专栏 王喆的机器学习笔记 这周我们一起讨论一下Youtube的深度推荐系统论文《 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，这是2016年的论文，按照今天的标准来看，已经没有什么新颖的地方，我也是两年前读过这篇文章之后就放下了，但前几天重读这篇文章，竟让发现了诸多亮点，几乎 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 分享嘉宾： 陈英傑** 爱奇艺 研究员** 编辑整理： 孙锴 内容来源： AI先行者大会《爱奇艺搜索排序模型迭代之路》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 一、摘要 本次分享内容为爱奇艺在做视频搜索时，遇到的真实案例和具体问题；以及面对这些问题的时候，我们的解决方案。这次分享的ppt针对一线 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E7%9A%84%E8%B0%B1%E5%BD%92%E4%B8%80%E5%8C%96/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E7%9A%84%E8%B0%B1%E5%BD%92%E4%B8%80%E5%8C%96/ 作者丨尹相楠 学校丨里昂中央理工博士在读 研究方向丨人脸识别、对抗生成网络 本文主要介绍谱归一化这项技术，详细论文参考 Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks。 本文主要对论文中的基础知识和遗漏的细节做出补充，以便于更好地理解谱归一化。部分内容参考并整合了如下两篇博客。 http://kaiz.xyz/blog/posts/spectral-norm/ https://christiancosgrove.com/blog/2018/01/04/spectral-normalization-explained.html Lipschitz Continuity 在 GAN 中，假设我们有一个判 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%81%9A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:03:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%81%9A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%9A%84/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E6%95%88%E6%9E%9C%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:03:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E6%95%88%E6%9E%9C%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E4%B9%8B%E6%A0%87%E7%AD%BE%E6%9D%83%E9%87%8D%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:03:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E4%B9%8B%E6%A0%87%E7%AD%BE%E6%9D%83%E9%87%8D%E7%AE%97%E6%B3%95/ 作者：超人赵，人工智能爱好者社区专栏作者 知乎： https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 用户画像——标签聚类 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——数据质量管理 感谢大家长期以来对文章的关注，最近工作比较忙，好久没更新了。接下来的几篇文章想和大家分享下关于用户画像的一些东西。今天我们先从用户画像的标签权重开始聊起吧。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E5%90%91%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:59 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E5%90%91%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%98%91%E8%8F%87%E8%A1%97%E5%A2%9E%E9%87%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%95%AA%E5%A4%96%E7%AF%87%E4%B8%80%E5%8A%A8%E6%80%81%E6%AD%A3%E5%88%99%E4%B9%8B%E4%B8%AD%E8%BD%AC%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%90%AB%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%98%91%E8%8F%87%E8%A1%97%E5%A2%9E%E9%87%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%95%AA%E5%A4%96%E7%AF%87%E4%B8%80%E5%8A%A8%E6%80%81%E6%AD%A3%E5%88%99%E4%B9%8B%E4%B8%AD%E8%BD%AC%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%90%AB%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%B8%B8%E8%A7%81%E5%88%86%E5%B8%83%E4%B8%8E%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%B8%B8%E8%A7%81%E5%88%86%E5%B8%83%E4%B8%8E%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 分享嘉宾：王瑞欣 知乎 算法工程师 编辑整理：郭真继 出品平台：DataFunTalk 导读： 搜索，是用户获取信息，找答案最方便快捷的方式。一次用户搜索会经历 Query 解析、召回、排序多个环节，排序作为最后整个过程一环，对用户的体验有最直接的影响。今天分享的内容是知乎搜索排序模型的演进。 主要内容包 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%AF%BB%E6%87%82%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%BE%E6%88%BF%E9%9C%80%E6%B1%82%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E8%AF%AD%E4%B9%89%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:31 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%AF%BB%E6%87%82%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%BE%E6%88%BF%E9%9C%80%E6%B1%82%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E8%AF%AD%E4%B9%89%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A4%9A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E8%9E%8D%E5%90%88%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%80%9D%E8%80%83/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A4%9A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E8%9E%8D%E5%90%88%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%80%9D%E8%80%83/ 分享嘉宾：王炜 58同城 架构师 编辑整理：陈佳琪、李元 内容来源：DataFunTalk 导读： 58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战。如何准确挖掘用户的需求？如何平衡各业务之间的流量分配？ https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A5%BD%E7%9A%84%E9%AA%8C%E8%AF%81%E9%9B%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A5%BD%E7%9A%84%E9%AA%8C%E8%AF%81%E9%9B%86/ 作者： Rachel Thomas 编译：ronghuaiyang 导读 导读： 验证集的划分真的就是调用一个train_test_split函数这么简单么，其实并不是。 正文: 一个非常常见的场景：一个看起来非常好的机器学习模型在现实的生产环境中使用时是完全失败的。其后果包括老板对现在的机器学习持怀疑态度，不愿再 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%99%8D%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%A4%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:28 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%99%8D%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%A4%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 原文地址： 谓之小一 公众号 拍摄于无锡古镇 1.LDA简介 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一种监督学习的降维方法，也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的 机器学习降维之主成分分析(PCA) 方法不同，PCA是不考虑样本类别输出的无监督学习方法。LDA的原理简单来说就是将带上标 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E8%AF%8D%E5%B5%8C%E5%85%A5%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E8%AF%8D%E5%B5%8C%E5%85%A5%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 本文概览： 本文又名《Distributed Representation: From Static Embedding to Contextualized Embedding》 1. Classical Representation: One-hot Encoding 独热编码是NLP领域最简单的一种单词表示法。One-hot Encoding就是一个单词用长度为的向量表示，其中只有一个位置为，其余位置为，为语料中词库的大小。 One-hot Encoding有什么问题呢？假如我 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%8E%8B%E6%B5%B7%E5%B3%B0%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%90%86%E8%A7%A3/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%8E%8B%E6%B5%B7%E5%B3%B0%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%90%86%E8%A7%A3/ 本文转载自公众号：机器之心。； 8 月 24 日至 27 日在杭州召开的 2019 年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2019）上，百度 CTO 王海峰发表了题为《知识图谱与语义理解》的演讲。 CCKS 2019 由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，浙江大学承办，以「知识智能」为主题，吸引了来自海内外的八百多名科研 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E7%82%B9%E5%81%9A%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%9A%84%E4%BA%BA%E7%94%9F%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E5%BC%BA%E6%89%93%E9%80%9A/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E7%82%B9%E5%81%9A%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%9A%84%E4%BA%BA%E7%94%9F%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E5%BC%BA%E6%89%93%E9%80%9A/ 本文转载自： https://www.cnblogs.com/en-heng 1.背景 在构建精准用户画像时，面临着这样一个问题：日志采集不能成功地收集用户的所有ID，且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户，从而造成了用户ID的零碎化。因此，为了做用户标签的整合，用户ID之间的强打通（亦称为ID-Mapping）成了迫切的需求。大概三年前， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%A8%81%E5%8A%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%A8%81%E5%8A%9B/ 作者：Jesus Rodriguez 编译：ronghuaiyang 导读： 这篇文章介绍了机器学习推荐系统在LinkedIn招聘系统中的应用，大家可以重点关注不同业务场景中推荐系统所关注的业务指标。 LinkedIn是市场上最受欢迎的招聘平台之一。每天，世界各地的招聘人员都依赖LinkedIn来寻找和筛 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 作者： Microstrong 本文概览： 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。 Autoencoder语言模型：通过上下文信息来预测被 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%B5%B7%E5%A4%96%E9%85%92%E5%BA%97%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%B5%B7%E5%A4%96%E9%85%92%E5%BA%97%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 作者简介 Louisa，携程算法工程师，热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。 发表于： 2020年8月13日 导读 互联网企业的核心需求是“增长”，移动互联时代下的在线旅游业也不例外。随着大数据、云计算和人工智能等技术的不断进步， 通过算法和模型来实现增长已成为核 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%80%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%80%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 背景 在推荐领域 CTR（click-through rate）预估任务中，最常用到的 baseline 模型就是 LR（Logistic Regression）。对数据进行特征工程，构造出大量单特征，编码之后送入模型。这种线性模型的优势在于，运算速度快可解释性强，在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%8C%96/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%8C%96/ 作者：Pratik Bhavsar 编译：ronghuaiyang 导读: 模型训练只是产品化中的很小的一个环节。 问题描述 💰 最近，我一直在巩固在不同 ML 项目中工作的经验。我将从我最近的 NLP 项目的角度来讲述这个故事，对短语进行分类 — 一个多类单标签问题。 NLP 的 Central embedder 结构 团队结构 👪 搭建人工智能团队是相当棘手的。如 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB/ 作者：Sambodhi，海边的拾遗者 导读: 机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%94%9F%E6%88%90%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%A0%B7%E6%9C%AC/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%94%9F%E6%88%90%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%A0%B7%E6%9C%AC/ 文章作者：曹富强@微博 内容来源：Flink中文社区 导读： 在线机器学习与离线相比，在模型更新的时效性，模型的迭代周期，业务实验效果等方面有更好的表现。所以将机器学习从离线迁移到在线已经成为提升业务指标的一个有效的手段。在线机器学习中，样本是关键的一环。本文将给大家详细的介绍微博是如 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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茜老师分享，主 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E7%94%B5%E5%95%86%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%8E%E6%8C%91%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:10 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E7%94%B5%E5%95%86%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%8E%E6%8C%91%E6%88%98/ 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，阿里的展示广告按展示元素主要分为 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E4%B8%83%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%81%93%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:01:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E4%B8%83%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%81%93%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 问题1：过拟合 怎么解决 过拟合：是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。 欠拟合：模型不能在训练集上获得足够低的误差。换 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:01:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 问题1：逻辑回归和SVM的异同 LR与SVM的相同点： 都是有监督的分类算法； 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法。 它们的分类决策面都是线性的。 LR和SVM都是判别式模型。 LR与SVM的不同点： 本质上是loss函数不同，或者说分类的原理不同。 SVM是结构风险最小化，LR则是 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%8F%8A%E7%9B%B8%E5%85%B3%E8%B5%84%E6%96%99%E6%B1%87%E6%80%BB/ Tue, 15 Mar 2022 09:01:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%8F%8A%E7%9B%B8%E5%85%B3%E8%B5%84%E6%96%99%E6%B1%87%E6%80%BB/ Awesome-algorithm-interview 算法工程师(人工智能 cv 方向)面试问题及相关资料的网站收集 Algorithm Engineer 1. GitHub 算法/深度学习/NLP 面试笔记 Github 算法工程师面试 Github 2019 届秋招面经集合 Github 技术面试必备基础知识 Github AI 算法岗求职攻略 Github (amusi) 阿里、腾讯、百度、华为、京东、搜狗和滴滴最新面试题汇集 Github 「面试算法练级攻略」-「LeetCode 题解」-「 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B6%85%E8%AF%A6%E7%BB%86%E8%AE%B2%E8%A7%A3%E6%B7%B1%E5%85%A5%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%BA%8C%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:00:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B6%85%E8%AF%A6%E7%BB%86%E8%AE%B2%E8%A7%A3%E6%B7%B1%E5%85%A5%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%BA%8C%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95/ 我的个人 微信公众号： Microstrong 微信公众号 ID：MicrostrongAI 目录： GBDT 分类算法简介 GBDT 二分类算法 2.1 逻辑回归的对数损失函数 2.2 GBDT 二分类原理 GBDT 二分类算法实例 手撕 GBDT 二分类算法 4.1 用 Python3 实现 GBDT 二分类算法 4.2 用 sklearn 实现 GBDT 二分类算法 GBDT 分类任务常见的损失函数 总结 Reference 本文的主要内容概览： 1. GBDT 分类算法简介 GBDT 无 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E8%87%AA%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%9B%8B%E7%B3%95%E4%B8%AD%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E4%B8%80%E5%9D%97/ Tue, 15 Mar 2022 09:00:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E8%87%AA%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%9B%8B%E7%B3%95%E4%B8%AD%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E4%B8%80%E5%9D%97/ 作者：Amit Chaudhary 编译：ronghuaiyang 导读： 如果人工智能是一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。 Yann Lecun 在他的演讲中引入了“蛋糕类比”来说明自监督学习的重要性。虽然这个类比是有争论的，但我们也已经看到了自监督学习的影响，在自然 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E4%BA%91%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%B9%BF%E5%91%8A%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%BC%94%E8%BF%9B%E8%BF%87%E7%A8%8B/ Tue, 15 Mar 2022 08:59:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E4%BA%91%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%B9%BF%E5%91%8A%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%BC%94%E8%BF%9B%E8%BF%87%E7%A8%8B/ 作者：Neil 稿 导读：: 本文先介绍了效果广告的基本原理，然后以云音乐广告系统从浅层模型到深度模型的演进为主线，介绍了广告算法团队在算法优化过程中遇到的问题、思考和解决的过程。 广告是云音乐的重要收入来源之一，最近两年云音乐广告平台在深度（机器）学习技术上做了很大的投入，期间也遇到了 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%97%B2%E9%B1%BC%E5%95%86%E5%93%81%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E9%BE%99%E5%AE%AB/ Tue, 15 Mar 2022 08:59:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%97%B2%E9%B1%BC%E5%95%86%E5%93%81%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E9%BE%99%E5%AE%AB/ 作者： 故渊 闲鱼技术 引言 闲鱼是一个以C2C为主的平台，区别于B端的用户，C端卖家在发布商品时更倾向于图+描述的轻发布模式，对于补充商品的结构化信息往往执行力和专业程度都不高，这为我们的商品理解带来了很大的困难。为了能够在发布侧获得更多的商品结构化信息，我们开始尝试在原有图+文的极简 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E9%98%B3%E6%98%A5%E5%BA%A6%E5%B0%8F%E6%BB%A1%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E5%B0%8F%E5%BE%AE%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 08:59:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E9%98%B3%E6%98%A5%E5%BA%A6%E5%B0%8F%E6%BB%A1%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E5%B0%8F%E5%BE%AE%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：万阳春 度小满 算法专家 编辑整理：仁科 苏州市广播电视总台 出品平台：DataFunTalk 导读： 今天跟大家分享一下，在金融小微场景下，我们通过OCR技术提升业务效率的一些思考和探索。主要介绍以下几大方面： 小微业务痛点 OCR典型应用 OCR背后技术 OCR平台智能化 01 小微业务痛点 首 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1/ Tue, 15 Mar 2022 08:59:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1/ 本文根据转转张青楠老师，在DataFun AI+ Talk中所分享的《二手电商知识图谱构建以及在价格模型中的应用》编辑整理而成。 一、知识图谱概述 这次的分享主要从以下四个部分：知识图谱概述、知识图谱构造、转转二手电商知识图谱、在价格模型中的应用。 **1.****1 ** 什么是知识图谱 知识图谱是谷歌在2012年 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E9%A5%BF%E4%BA%86%E4%B9%88%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%BC%94%E8%BF%9B%E5%8F%8A%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:59:00 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E9%A5%BF%E4%BA%86%E4%B9%88%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%BC%94%E8%BF%9B%E5%8F%8A%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 收录自 DataFunTalk 公众号 分享嘉宾：刘金老师 编辑整理： 李亚俊 内容来源： DataFun AI Talk《饿了么推荐算法演进及在线学习实践》 出品社区： DataFun 本次分享的主要内容包括以下三个方面:首先是介绍推荐业务背景，包括推荐产品形态及算法优化目标；然后是算法的演进路线；最后重点介绍在线学习是如何在饿了么推荐领域实践的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%9A%84%E7%9C%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%96%B9%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 08:58:58 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%9A%84%E7%9C%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%96%B9%E6%B3%95/ 这里是 「王喆的机器学习笔记」 的第二十九篇文章。 最近写书的时候在总结一些深度学习模型线上 serving 的主流方法。之前的专栏文章也有所涉及（ 如何解决推荐系统工程难题——深度学习推荐模型线上 serving）。 但是看到阿里妈妈去年 KDD 上的文章 *Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction * 之后，还是有种相见恨晚的感觉，因为 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%9A%E4%BF%97%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%89%9B%E9%A1%BF%E8%8E%B1%E5%B8%83%E5%B0%BC%E8%8C%A8%E5%85%AC%E5%BC%8F%E5%8F%8A%E5%85%B6%E8%AF%81%E6%98%8E/ Tue, 15 Mar 2022 08:58:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%9A%E4%BF%97%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%89%9B%E9%A1%BF%E8%8E%B1%E5%B8%83%E5%B0%BC%E8%8C%A8%E5%85%AC%E5%BC%8F%E5%8F%8A%E5%85%B6%E8%AF%81%E6%98%8E/ 知乎 Flame 的回答 你觉得绕是因为逻辑本来就有问题，积分上限函数是不定积分的本质，而不是什么原函数。 定积分（也叫黎曼积分，Riemann Integral） 为给定区间无限分割求和，求和符号 拉长变成表无限 ， 的微分 区别于有限分割求和的 表示无限分割。 构造从积分上限映射到定积分的函数 ，称为不定积分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A9%AC%E8%9C%82%E7%AA%9D%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%BF%AB%E9%80%9F%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 08:58:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A9%AC%E8%9C%82%E7%AA%9D%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%BF%AB%E9%80%9F%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E7%9A%84/ Part.1 马蜂窝推荐系统架构 马蜂窝推荐系统主要由召回（Match）、排序（Rank）、重排序（Rerank）几个部分组成，整体架构图如下： 在召回阶段，系统会从海量的内容库筛选出符合用户偏好的候选集（百级、千级）；排序阶段在此基础上，基于特定的优化目标（如点击率）对候选集内容进行更加精准的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%94%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%9D%A5%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%8E%A8%E7%90%86/ Tue, 15 Mar 2022 08:58:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%94%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%9D%A5%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%8E%A8%E7%90%86/ 作者：CreateMoMo 编译：ronghuaiyang 导读 今天是第三部分，介绍如何推理新的句子。 前两篇链接： BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（1） BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（2）损失函数 2.6 为新的句子推理标签 在前面的章节中，我们学习了 BiLSTM-CRF 模型的结构和 CRF https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%BB%BA%E8%AE%BE%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:58:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%BB%BA%E8%AE%BE%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：李金康 美团 高级技术专家 内容来源：Frank 出品平台：DataFunTalk 导读： 2019年5月，美团正式推出新品牌「美团配送」，升级配送开放平台。那你知道支撑美团配送大脑的实时特征平台是如何建设的吗？如何实现每分钟生产千万级的实时特征？如何在70w+QPS的场景下实现4 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BF%AB%E6%89%8B%E7%AB%AF%E4%B8%8A%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%9C%A8%E5%BF%AB%E6%89%8B%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%BB%91%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%8F%96%E5%BE%97%E6%97%B6%E9%95%BF%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:58:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BF%AB%E6%89%8B%E7%AB%AF%E4%B8%8A%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%9C%A8%E5%BF%AB%E6%89%8B%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%BB%91%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%8F%96%E5%BE%97%E6%97%B6%E9%95%BF%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 1.背景 1.1.端上智能 端上智能是相对于云计算人工智能应用(如推荐、搜索)的概念：如工业界成熟的推荐系统方案，几乎都是通过云计算的算力，在海量候选集中搜索用户感兴趣的 Feed，并通过复杂的精排模型(百亿至千亿级参数规模)将排序 Top 的 Feeds 列表发送给智能手机终端。智能手机终端在这个过程中 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E6%A6%82%E8%BF%B0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%AE%80%E4%BB%8B/ Tue, 15 Mar 2022 08:58:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E6%A6%82%E8%BF%B0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%AE%80%E4%BB%8B/ ▌ 推荐系统简介 这个时代背景下， 「信息爆炸」与「长尾问题」的其中一个主要解决方案是「个性化推荐」、 「搜索技术」，前期我们先探讨个性化推荐技术。那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章让我们一起探寻个性化推荐的整个流程与技术概览，后续章节我们会逐一展开。这一章读者朋友需要 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%BF%BB%E8%AF%91%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%8A%A8%E6%9C%BA%E7%9F%A2%E9%87%8F%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%BF%BB%E8%AF%91%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%8A%A8%E6%9C%BA%E7%9F%A2%E9%87%8F%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ 转载自公众号： 人工智能头条 大家好，我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。 GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本，此次特别更新了矢量语义包，直接以插件形式整合到程序中。 矢量语义在 NLP 领域，有着非常重要的意义，它用矢量的方式，加快了计算机学习新词汇的速度。让机器翻译、实时翻译、聊天机器人智能化等，成为可 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 转载自 美团点评技术团队 背景 深度学习作为AI时代的核心技术，已经被应用于众多场景。在系统设计层面，由于它具有计算密集的特性，所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍美团平台在应用深度学习技术的过程中，相关系统设计的一些经验。 本文将首先列举部分深度学习算法所 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E7%9A%84%E5%87%A0%E7%A7%8D%E6%96%B9%E5%BC%8F%E6%80%BB%E7%BB%93/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E7%9A%84%E5%87%A0%E7%A7%8D%E6%96%B9%E5%BC%8F%E6%80%BB%E7%BB%93/ 作者： 黄鸿波 在企业中，我们做模型的目的就是为了能够让它来更好的解决产品在实际生产过程中所遇到的具体的问题，而模型训练好之后，下一步要做的就是将其部署上线。AI 对于很多企业来讲是一个新的领域，所以很多企业在训练好一个模型之后，对于模型部署方面总是会显得束手无策。 在企业中，我们所做的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%8F%E8%BF%87%E7%8E%B0%E8%B1%A1%E7%9C%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A5%A5%E5%8D%A1%E5%A7%86%E5%89%83%E5%88%80%E6%B2%A1%E6%9C%89%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%9A%84%E5%8D%88%E9%A4%90%E4%B8%91%E5%B0%8F%E9%B8%AD%E5%AE%9A%E7%90%86%E7%AD%89/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%8F%E8%BF%87%E7%8E%B0%E8%B1%A1%E7%9C%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A5%A5%E5%8D%A1%E5%A7%86%E5%89%83%E5%88%80%E6%B2%A1%E6%9C%89%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%9A%84%E5%8D%88%E9%A4%90%E4%B8%91%E5%B0%8F%E9%B8%AD%E5%AE%9A%E7%90%86%E7%AD%89/ 编辑来源：Datawhale 作者：邱锡鹏，复旦大学教授 寄语：本文对 PAC 学习理论、没有免费的午餐定理、丑小鸭定理、奥卡姆剃刀原理等机器学习中有名的理论或定理进行了详细的梳理。 在机器学习中，有一些非常有名的理论或定理，这些理论不仅有助于我们从本质理解机器学习特性，更好地学习相关理论，更 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E8%94%9A%E6%9D%A5%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%81%93/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E8%94%9A%E6%9D%A5%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%81%93/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《名企AI面试100题》免费送！ 问题一：你常用的优化算法？有什么特点？为什么? 梯度下降：在一个方向上更新和调整模型的参数，来最小化损失函数。 随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）对每个训练样本进行参数更新，每次执行都 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%82%B9%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%B5%81%E7%A8%8B%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%82%B9%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%B5%81%E7%A8%8B%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ 解析1： 将原图与已经准备好的每个类别的“模板”做卷积操作，生成一中类似热力图（hot map）的图像，将不同尺度上的图合成一张，图中较量点就是与最相关“模板”相似的点。 拓展： SGD(stochastic gradient descent)到training里 NMS(non-maximum suppression)对后期testing的处理非常重要 Data mining hard e https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E5%87%86%E6%8E%A8%E9%80%81%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:00 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E5%87%86%E6%8E%A8%E9%80%81%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 转载自 58架构师 公众号 时间： 2019-12-15 引言 在大数据和算法的时代到来后，内容分发已经不仅仅是简单的渠道随意推送，而是精准地识别用户爱好、精准地为用户推荐他所喜爱看的内容，然后将“精准”变得越来越专业，进而牢牢地抓住用户。 在产品运营的概念中，常见的精准推送给划分为以下两种： 1、站内精准推送： https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%8F%8A%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E5%8F%91%E5%B8%83/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:52 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%8F%8A%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E5%8F%91%E5%B8%83/ “未来，随着机器学习等模型的普遍化应用，模型治理的重要性越发凸显，ModelOps 将成为数据智能系统开发运行过程的标配。”——北京九章云极科技有限公司董事长方磊博士。 时值 ModelOps 峥嵘初现，九章云极DataCanvas联合全球知名市场数据及科技研究平台 CB Insights 中国发布**《2021 年 ModelOps 技术应 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%A0%87%E7%AD%BE%E8%81%9A%E7%B1%BB/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%A0%87%E7%AD%BE%E8%81%9A%E7%B1%BB/ 作者： 超人赵，人工智能爱好者社区专栏作者 知乎： https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 链接推送： 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——数据质量管理 这次想继续和大家聊聊用户画像。用户画像是个体系性比较强的内容模块，分一两次博客也写不完，我争取分多次博客把各个模块都搭建起来。上次把用户画像方面的内容开了一个头，讲了 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%A9%AC%E8%9C%82%E7%AA%9D%E9%85%92%E5%BA%97%E8%81%9A%E5%90%88%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%88%9D%E6%8E%A2/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%A9%AC%E8%9C%82%E7%AA%9D%E9%85%92%E5%BA%97%E8%81%9A%E5%90%88%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%88%9D%E6%8E%A2/ 出门旅行，订酒店是必不可少的一个环节。住得干净、舒心对于每个出门在外的人来说都非常重要。 在线预订酒店让这件事更加方便。当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时，不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表准确地展示给用户。这样做首先避免同样的信息多次展示给用户影响体验，更重要的是帮助用户 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%8F%AD%E7%A7%98/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E7%9C%8B%E4%B8%80%E7%9C%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%8F%AD%E7%A7%98/ 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 微信公众平台作为目前用户量最大的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8E%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%9B%E4%B9%A6%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%88%90%E5%91%98%E9%A1%B5%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%8F%91%E5%B8%83/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:01 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8E%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%9B%E4%B9%A6%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%88%90%E5%91%98%E9%A1%B5%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%8F%91%E5%B8%83/ 作者：Vincent Francois-Lavet等 参与：Panda 深度强化学习 已经为围棋、视频游戏和机器人等领域带来了变革式的发展，成为了人工智能领域的一大主流研究方向。近日，麦吉尔大学、谷歌大脑和 Facebook 的多位研究者在 arXiv 发布了 140 页的《深度强化学习入门》文稿，对深度强化学习的当前发展和 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:54:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者：桑海龙 AICUG人工智能社区 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读： 在58同城C端用户和B端商家IM微聊在线沟通场景下，我们应用对话机器人打造了商家智能聊天助手，对话机器人通过与C端用户沟通获取商机反馈给B端商家。在人机对话过程中我们需要识别出电话、地址、时间、服务对象等商机信息。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%97%85%E6%B8%B8%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%9A%84%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%92%8C%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 08:54:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%97%85%E6%B8%B8%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%9A%84%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%92%8C%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾： 鞠剑勋携程旅游度假AI NLP负责人 编辑整理： 金媛 内容来源： AI先行者大会《旅游知识图谱的构建和应用》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本文首先介绍了什么是旅游知识图谱，然后就旅游知识图谱的架构，构建，应用和未来几个方面展开讨论。 1. 旅游知识图谱 首先简单介绍什么是知 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 08:54:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/58508137 作者： 青烟雨后 前言 在实际项目或者刷竞赛的时候，经常会遇到训练数据非常大导致一些算法实际上不能操作的问题。比如在广告行业中，因为DSP的请求数据量特别大，一个星期的数据往往有上百G，这种级别的数据在训练的时候，直接套用一些算法框架是没办法训练的，基本上在特征工程的阶段就一筹 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%98%E5%AE%9D%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 08:53:57 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%98%E5%AE%9D%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E7%AF%87/ 文章作者：龙楚、丹鸥、晨宁、元涵 内容来源：阿里机器智能 导读： 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。我们力求从实际应用出发，和大家分享我们在搜索场景中用户建模的一些实践经验。同时将我们所观察到的现象、问题写出来，欢迎大家多讨论交流。 01背景与意义 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。淘 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E4%B8%AD%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%8A%BD%E5%8F%96%E7%9A%84%E5%87%A0%E7%A7%8D%E4%B8%8D%E5%90%8C%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 08:53:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E4%B8%AD%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%8A%BD%E5%8F%96%E7%9A%84%E5%87%A0%E7%A7%8D%E4%B8%8D%E5%90%8C%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95/ 作者：Andreas Herman 编译：ronghuaiyang 导读： 信息抽取是 NLP 中非常重要的内容，而关系的抽取在知识图谱等领域应用广泛，也是非常基础的 NLP 任务，今天给大家介绍一下。 关系提取是指从文本中提取语义关系，这种语义关系通常发生在两个或多个实体之间。这些关系可以是不同类型的。&quot https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B2%A1%E5%89%8D%E9%80%94%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B2%97%E7%8E%B0%E7%8A%B6/ Tue, 15 Mar 2022 08:53:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B2%A1%E5%89%8D%E9%80%94%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B2%97%E7%8E%B0%E7%8A%B6/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%9A%84%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ Tue, 15 Mar 2022 08:53:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%9A%84%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ 作者丨郭雅志 学校丨北京化工大学 研究方向丨NLP、知识图谱、对话/问答系统 本人认为学习一样东西，直接上手跑实验是最有效提升的方法之一。看了那么多的理论介绍文章，抽象的说辞，最后还是似懂非懂。所以，直接上手数据集跑实验，与理论结合，能有更深刻的了解。同时也记录下学习 KBQA 的过程，也希望对 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https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%BA%9A%E7%A0%94%E8%87%AA%E5%8A%A8%E8%AF%AD%E6%B3%95%E7%BA%A0%E9%94%99%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BE%BE%E5%88%B0%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E6%B0%B4%E5%B9%B3/ Tue, 15 Mar 2022 08:14:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%BA%9A%E7%A0%94%E8%87%AA%E5%8A%A8%E8%AF%AD%E6%B3%95%E7%BA%A0%E9%94%99%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BE%BE%E5%88%B0%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E6%B0%B4%E5%B9%B3/ 因为 seq2seq 模型在语法纠错上存在缺陷，微软亚洲研究院的自然语言计算团队近日提出了流畅度提升学习和推断机制，用于改善 seq2seq 模型的语法纠错性能。实验表明，改进后的模型取得了当前最佳性能，并首次在两个基准上都达到了人类水平。 用于语法纠错（GEC）的序列到序列（seq2seq）模型（Cho et al., 2014; Sutskever https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9F%E8%83%BD%E7%94%A8%E4%BA%8E%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E4%B8%80%E6%96%87%E7%AE%80%E8%BF%B0%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 08:14:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9F%E8%83%BD%E7%94%A8%E4%BA%8E%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E4%B8%80%E6%96%87%E7%AE%80%E8%BF%B0%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 本文介绍了用于文本分类任务的 7 个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及 RNN + CNN。 本文是我之前写过的一篇基于推特数据进行情感分析的文章（ https://ahmedbesbes.com/sentiment-analysis-on-twi https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%B0%E5%9B%BE/ Tue, 15 Mar 2022 08:14:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%B0%E5%9B%BE/ 很多同学在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受：所学的知识零散、不系统，缺乏整体感，这是普遍存在的一个问题。在这里，SIGAI对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结，整理出它们之间的关系，以及每种算法的核心点，各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图，以帮助大家更好的理解和 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E8%AE%BA%E6%96%87%E4%B8%AD%E8%BF%99%E7%AF%87%E6%98%AF%E6%9C%80%E6%A3%92%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 08:14:10 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E8%AE%BA%E6%96%87%E4%B8%AD%E8%BF%99%E7%AF%87%E6%98%AF%E6%9C%80%E6%A3%92%E7%9A%84/ 译者 | ang010ela 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在过去的一个月中， 作者从近 1400 篇有关机器学习的文章中挑选了最有可能帮助职业生涯发展的 10 篇推荐给大家（入选比率为0.7%）。 ▌前言 这10篇文章涉及了 DeepMind 提出的 GQN 网络 、Open AI 多智能体在游戏任务中大获全胜背 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%80%8E%E6%A0%B7%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%B8%80%E5%90%8D%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88/ Tue, 15 Mar 2022 07:53:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%80%8E%E6%A0%B7%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%B8%80%E5%90%8D%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AD%A6%E7%95%8C%E6%9C%80%E4%BD%B3%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B5%81%E8%A1%8C%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9C%89%E6%95%88%E6%80%A7%E7%9A%84%E6%A6%82%E7%8E%87%E5%88%86%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 07:52:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AD%A6%E7%95%8C%E6%9C%80%E4%BD%B3%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B5%81%E8%A1%8C%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9C%89%E6%95%88%E6%80%A7%E7%9A%84%E6%A6%82%E7%8E%87%E5%88%86%E6%9E%90/ ACM 国际信息检索研究与发展会议 SIGIR 2018 近日于美国密歇根州 Ann Arbor 举行。昨日，大会公布了最佳论文等奖项，来自马德里自治大学（Universidad Autónoma de Madrid）的学者 Rocio Cañamares 和 Pablo Castells 的论文《Should I Follow the Crowd? A Probabilistic Analysis of the Effectiveness of Popularity in Recommender Systems》获得了最佳论文奖， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%A8%E5%A5%97%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E8%80%81%E5%B8%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%8F%8A%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E9%98%85%E8%AF%BB/ Tue, 15 Mar 2022 07:35:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%A8%E5%A5%97%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E8%80%81%E5%B8%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%8F%8A%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E9%98%85%E8%AF%BB/ http://www.6aiq.com/deeplearning_ai/html/SUMMARY.html 深度学习笔记目录 第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 1.1 欢迎(Welcome) 1.2 什么是神经网络？(What is a Neural Network) 1.3 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks) 1.4 为什么神经网络会流行？(Why is Deep Learning taking off?) 1.5 关于本课 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%9A%84%E5%B8%B8%E7%94%A8%E6%AD%A6%E5%99%A8%E5%92%8C/ Tue, 15 Mar 2022 07:35:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%9A%84%E5%B8%B8%E7%94%A8%E6%AD%A6%E5%99%A8%E5%92%8C/ 每次做完二值分类模型（eg： Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network etc.），我们经常会面对一连串的模型验证指标，最常用的有ROC&AUC、Gini、PS、K-S等等。那我们不禁会问： 1. 这个指标怎么定义？ 2. 怎么实现指标计算？ 3. 为什么用这个指标？ 4. 怎么用它评价模型？ 事实上，如果不明白这些评估指标的背 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AF%87%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%A4%A7%E4%BA%8B%E4%B8%9A%E7%BE%A4%E8%BF%99%E6%98%AF%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%9C%A8%E6%96%AF%E5%BE%B7%E5%93%A5%E5%B0%94%E6%91%A9%E7%9A%84%E4%B9%8B%E5%A4%9C/ Tue, 15 Mar 2022 07:35:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AF%87%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%A4%A7%E4%BA%8B%E4%B8%9A%E7%BE%A4%E8%BF%99%E6%98%AF%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%9C%A8%E6%96%AF%E5%BE%B7%E5%93%A5%E5%B0%94%E6%91%A9%E7%9A%84%E4%B9%8B%E5%A4%9C/ 7 月，全球 AI 人才荟聚瑞典斯德哥尔摩，前来参加学界顶尖会议 ICML 和 IJCAI。在两个会议交接之际，腾讯在当地时间 14 日晚举办了 TAIC 大会，与三位特邀嘉宾、腾讯七大事业群代表探讨前沿 AI 研究与应用。 据机器之心了解，今年腾讯共有 17 篇论文被 ICML 2018 接收，15 篇论文被 IJCAI 2018 接收。本次活动设有三个特邀 keyn https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%A3%80%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%BB%BC%E8%BF%B0%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%BB%8F%E5%85%B8%E6%96%B9%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 07:20:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%A3%80%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%BB%BC%E8%BF%B0%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%BB%8F%E5%85%B8%E6%96%B9%E6%B3%95/ 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，依靠图片的内容 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%80%BB%E7%BB%93/ Tue, 15 Mar 2022 07:00:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%80%BB%E7%BB%93/ 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 将为大家介绍当前 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E5%90%91%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E6%90%AD%E5%BB%BA/ Tue, 15 Mar 2022 06:59:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E5%90%91%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E6%90%AD%E5%BB%BA/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E4%BA%94%E7%A7%8D%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E4%BC%98%E7%BC%BA%E7%82%B9/ Tue, 15 Mar 2022 06:19:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E4%BA%94%E7%A7%8D%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E4%BC%98%E7%BC%BA%E7%82%B9/ 回归是用于建模和分析变量之间关系的一种技术，常用来处理预测问题。博文介绍了常见的 五种回归算法和各自的特点，其中不仅包括常见的线性回归和多项式回归，而且还介绍了能用于高维度和多重共线性的情况的 Ridge回归、Lasso回归、ElasticNet回归，了解它们各自的优缺点能帮助我们在 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%BA%E5%A5%96%E5%BE%97%E4%B8%BB%E7%82%B9%E8%AF%84%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%85%B6%E5%AE%9E%E5%B0%B1%E6%98%AF%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E7%94%A8%E4%BA%86%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%BE%88%E5%8D%8E%E4%B8%BD%E7%9A%84%E8%BE%9E%E8%97%BB/ Tue, 15 Mar 2022 06:17:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%BA%E5%A5%96%E5%BE%97%E4%B8%BB%E7%82%B9%E8%AF%84%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%85%B6%E5%AE%9E%E5%B0%B1%E6%98%AF%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E7%94%A8%E4%BA%86%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%BE%88%E5%8D%8E%E4%B8%BD%E7%9A%84%E8%BE%9E%E8%97%BB/ 前言 人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻，其实就是统计学。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。”。 8月11日，2011年诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent在由厚益控股和《财经》杂志联合主办主题为“共享全球智慧 引领未来科技” https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%9C%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E8%90%A5%E9%94%80/ Tue, 15 Mar 2022 06:15:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%9C%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E8%90%A5%E9%94%80/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B0%86%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%88%B0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ Tue, 15 Mar 2022 06:00:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B0%86%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%88%B0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ 来源 | 微软研究院AI头条 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前， 将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习、联合学习、以及交替学习。 依次学习（one-by-one lea https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA/ Tue, 15 Mar 2022 05:45:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA/ 整理人：张辽，厦门大学信科院 计算机技术专业 weChat: zhangliaobet 主要内容 1. 补充 1.1 最小二乘法的概率解释 2. 支持向量机 2.1 模型与策略 2.2 硬间隔最大化 2.2.1 函数间隔与几何间隔 2.2.2 间隔最大化原理 2.2.3 线性可分SVM学习算法——最大间隔法 2.2.4 最大间隔法示例 2.2.5 线性可分SVM学习的对偶算法 2.2.6 对偶学习算法示例 2.3 软间隔最大化（下） 3. https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%A7%82%E7%82%B9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E7%93%B6%E8%A3%85%E6%97%A7%E9%85%92%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%9F%E8%AE%A1/ Tue, 15 Mar 2022 05:21:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%A7%82%E7%82%B9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E7%93%B6%E8%A3%85%E6%97%A7%E9%85%92%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%9F%E8%AE%A1/ 最近，关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传，认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝，暗讽机器学习只是重新包装过的统计学，本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗？本文对这种看法提出了异议，认为机器学习 ≠ 数据统计，深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%88%91%E5%9C%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B8%A9%E8%BF%87%E7%9A%84%E5%9D%91%E7%8E%B0%E5%9C%A8%E5%91%8A%E8%AF%89%E4%BD%A0%E6%80%8E%E4%B9%88%E8%B7%B3%E8%BF%87%E5%8E%BB/ Tue, 15 Mar 2022 05:20:57 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%88%91%E5%9C%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B8%A9%E8%BF%87%E7%9A%84%E5%9D%91%E7%8E%B0%E5%9C%A8%E5%91%8A%E8%AF%89%E4%BD%A0%E6%80%8E%E4%B9%88%E8%B7%B3%E8%BF%87%E5%8E%BB/ 大家好，我是 为人造的智能操碎了心 的智能禅师。 最近很多读者问本禅师： 转行机器学习需要注意哪些事情呢？ 我想学习机器学习，需要学习哪些知识呢？ 机器学习如何避免走弯路呢？ 本禅师表示非常理解大家的需求。 人工智能（其实本禅师认为目前看来翻译成人造智能可能更直白一点）毫无疑问，已经是科技趋势， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 05:20:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%9A%84/ 推荐在 O2O 场景中的应用 10.1 典型的 O2O 推荐场景 美团移动端推荐展位是一个典型的 O2O 推荐场景，包括首页猜你喜欢和商家详情页附近团购、团购详情页看了又看等多个展位。首页猜你喜欢展位图如图 10-1 所示。 图 10-1 美团移动端——猜你喜欢展位图 猜你喜欢展位是美团移动端首页的推荐展位，也是美团移动端流量最大的推荐展 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E5%8E%9F%E7%90%86%E6%8E%A8%E5%AF%BC%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 05:20:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E5%8E%9F%E7%90%86%E6%8E%A8%E5%AF%BC%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ 本文转载自SigAI 公众号 与随机森林一样，Boosting算法也是一种集成学习算法，随机森林和集成学习在SIGAI之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。Boosting的分类器由多个弱分类器组成，预测时用每个弱分类器分别进行预测，然后投票得到结果；训练时依次训练每个弱分类器 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%8C%A0%E4%BA%BA%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%BA%9A%E6%B4%B2%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E9%99%88%E8%96%87%E7%94%A8%E6%95%B0%E5%AD%A6%E9%80%BB%E8%BE%91%E6%9D%A5%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%92%8C%E4%BA%BA%E7%94%9F/ Tue, 15 Mar 2022 05:19:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%8C%A0%E4%BA%BA%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%BA%9A%E6%B4%B2%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E9%99%88%E8%96%87%E7%94%A8%E6%95%B0%E5%AD%A6%E9%80%BB%E8%BE%91%E6%9D%A5%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%92%8C%E4%BA%BA%E7%94%9F/ 编者按：从数学博士到投身计算机科学研究，微软亚洲研究院机器学习组主管研究员陈薇将理性严谨的数学思维融入到了工作与生活的方方面面：在研究领域，陈薇以她坚实的数学背景与研究团队一起从事机器学习理论和算法优化的研究，为机器学习的加速发展奠定了有力的理论基础；在生活中，她也用数学思维来不 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%89%93%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E6%A0%87%E7%AD%BE/ Tue, 15 Mar 2022 05:19:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%89%93%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E6%A0%87%E7%AD%BE/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%9C%A8%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E7%9F%AD%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 03:58:28 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%9C%A8%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E7%9F%AD%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 短视频具有 内容丰富、信息集中、用户粘性大 的特点，如何提高短视频 分发的效率 和 推荐精准度，有效提升 消费时长、留存 等关键业务指标，是 推荐系统 的核心能力和建模目标。 本文主要分享在 短视频推荐 场景下，爱奇艺基础推荐团队在 排序模型多目标优化 方面的 历史 和 进展。第一部分主要介绍 多目标建模的业务背景 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%BC%82%E6%9E%84%E5%BA%8F%E5%88%97%E8%9E%8D%E5%90%88%E7%9A%84%E5%A4%9A%E5%85%B4%E8%B6%A3%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 03:56:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%BC%82%E6%9E%84%E5%BA%8F%E5%88%97%E8%9E%8D%E5%90%88%E7%9A%84%E5%A4%9A%E5%85%B4%E8%B6%A3%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者 凌祎 编辑| 橙子君 出品| 阿里巴巴新零售淘系技术 基于内容推荐场景的发展，针对工业界主要召回算法的问题，提出CMDM 。 背景 随着电商场景和内容场景的快速发展，越来越多的融合场景开始出现。我们服务的场景是一个根植于电商场景下的内容消费场景，这样一个全新的内容推荐场景也给我们的推荐技术带 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E4%BB%8E%E5%88%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 03:50:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%89%E8%B5%9E%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E4%BB%8E%E5%88%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 分享嘉宾： 毛夏君 老师 内容来源： DataFun AI Talk《搜索引擎从0到1》 出品社区： DataFun 今天主要分享的是一些搜索工程方面的意见，首先介绍下一个完整的搜索引擎是由哪几部分组成的，然后是搜索内部文件的读和写，最后是搜索系统中主要的核心要点分析以及对应的案例分析。最后是有赞方面的经验分享，和我们所做 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%8B%8F%E5%AE%81%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%95%86%E5%93%81%E7%A8%8E%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ Tue, 15 Mar 2022 03:50:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%8B%8F%E5%AE%81%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%95%86%E5%93%81%E7%A8%8E%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ 欧文祥 2018 年 11 月 12 日 话题：AI语言 & 开发双十一 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，最终加强征收管理。为了满足这一要求，最关键 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%BA%94%E4%B8%AA%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%A6%82%E5%BF%B5%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E6%9B%B4%E5%83%8F%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%93%E5%AE%B6/ Tue, 15 Mar 2022 03:34:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%BA%94%E4%B8%AA%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%A6%82%E5%BF%B5%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E6%9B%B4%E5%83%8F%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%93%E5%AE%B6/ 摘要：这篇文章主要讲述了机器学习的相关内容，阐述了机器学习的主要意义和形成过程。区别了机器学习与AI、深度学习、神经网络等专业词汇。 大多数人可能对机器学习有点恐惧或困惑。 脑子中会有它到底是什么,它有什么发展方向,我现在可以通过它挣钱吗等等这样的问题。 这些问题的提出都是有依据的。事 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%B8%93%E5%AE%B6%E7%9C%BC%E4%B8%AD%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%A4%A7%E7%A0%94%E7%A9%B6%E8%B6%8B%E5%8A%BF/ Tue, 15 Mar 2022 03:32:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%B8%93%E5%AE%B6%E7%9C%BC%E4%B8%AD%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%A4%A7%E7%A0%94%E7%A9%B6%E8%B6%8B%E5%8A%BF/ 微软亚洲研究院 2018 年 11 月 29 日 “猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、新闻阅读、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。 随着信息技术和互联网行业的发展，信息过载成了人们处理信息的挑战。对于用户而言，如何在以指数增长的资源中快速、 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ Tue, 15 Mar 2022 03:30:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ 《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对抗网络进行了实验和理论分析，通过使用之前提出的一些技巧，如数据截断、正交正则化等，保证了大型生成对抗网络训练过程的稳定性。本文训练出的模型在生成数据的质量方面达到了前所未有的高度，远超之前的方法。作者对生成对 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%86%99%E7%BB%99%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 03:21:10 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%86%99%E7%BB%99%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 转载自 美团点评技术团队 引言 我们正处在一个知识爆炸的时代，伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展，互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。 很多人不知道的是，看似简单的个性化信息展示背后，涉及大量的数据 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%A2%E9%98%9F%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%96%B0%E4%BD%9C%E5%85%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0/ Tue, 15 Mar 2022 03:20:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%A2%E9%98%9F%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%96%B0%E4%BD%9C%E5%85%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0/ 策划编辑 | Natalie 作者 | Matei Zaharia 译者 | 无明 编辑 | Vincent **AI 前线导读：**在昨天开幕的 Spark+AI Summit 大会上，Spark 和 Mesos 的核心作者兼 Databrick 首席技术专家 Matei Zaharia 宣布推出开源机器学习平台 MLflow，这是一个能够覆盖机器学习全流程（从数据准备到模型训练到最终部署）的新平台，旨在为数据科学家构建、测试和部署机器学习模型 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E6%8C%87%E5%8D%97/ Tue, 15 Mar 2022 01:40:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E6%8C%87%E5%8D%97/ 还在为如何抉择而感到纠结吗?快采用决策树(Decision Tree)算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%BA%95%E5%B1%82%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BB%8E%E5%88%B0%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 01:35:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%BA%95%E5%B1%82%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BB%8E%E5%88%B0%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【 智能技术 】 分享嘉宾： 钱丁丁** ** 腾讯 高级研究员 编辑整理： 刘一全 内容来源： DataFun AI Talk**《 Yoo视频底层页推荐系统-从0到1的实践》** 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享主要包括以下几个部分： 1. 业务背景； 2. https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%AE%80%E4%BB%8B%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%92%8C%E6%84%8F%E5%9B%BE%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 01:32:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%AE%80%E4%BB%8B%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%92%8C%E6%84%8F%E5%9B%BE%E7%AF%87/ 本文根据刘老师在DataFun Talk算法架构系列活动“人工智能典型场景算法应用解析”中所分享的《搜索引擎算法体系介绍——排序和意图篇》编辑整理而成，在未改变中心思想的基础上稍做修改。 请在WiFi环境下服用，土豪随意~~ 刘老师主要讲解的是关于搜索引擎方向的一些算法应用，由于这个体 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%BB%BC%E5%90%88%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A1%86%E6%9E%B6%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E6%95%88%E7%8E%87%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 01:32:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%BB%BC%E5%90%88%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A1%86%E6%9E%B6%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E6%95%88%E7%8E%87%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾： 罗景** 58同城 高级架构师** 编辑整理： 洪鹏飞 内容来源： DataFun AI Talk《连接效率优化实践》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享由以下几个部分构成，首先是58的业务背景，然后是综合排序框架，以及效率优化框架，并且对基础数据流程、策略优化路径、效率优化平台三个方 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%88%97%E8%A1%A8%E9%A1%B5%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E6%95%88%E7%8E%87%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 01:32:11 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%88%97%E8%A1%A8%E9%A1%B5%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E6%95%88%E7%8E%87%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 背景 58作为国内最大的分类信息服务平台，涵盖了租房、二手房、二手车、招聘、本地服务以及二手物品等分类信息，连接了百万级的信息发布用户与亿级的信息获取用户。 目前，列表页模式仍是分类信息的主要展示方式，也是用户获取信息的主要途径。在该模式下，用户通过搜索（筛选条件或关键词）获取列表页 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 01:29:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文本、语言作为记录和传播信息的重要载体，对它高效的理解一直是人们关注的问题。自现代电子计算机出现后，计算机在很多事情上做得比人还好，计算机与语言处理的相遇就出现了自然语言处理（Natural Language Process, NLP）技术。NLP通俗的理解就是利用计算机对文本进行分析、加工。 中文语言处理则是针对 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%8B%97%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%8C%96%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 01:28:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%8B%97%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%8C%96%E5%BA%94%E7%94%A8/ 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，我是来自搜狗搜索广告应用策略研究组的舒鹏，目前 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%BD%93%E7%B3%BB/ Tue, 15 Mar 2022 01:25:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%BD%93%E7%B3%BB/ 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。 本次分享主要包含以下三个部分： Part 0 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%86%99%E4%BD%9C%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%9A%E8%BF%87%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%BA%E5%AA%92%E4%BD%93%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%88%9B%E4%BD%9C%E8%B5%8B%E8%83%BD/ Tue, 15 Mar 2022 01:24:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%86%99%E4%BD%9C%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%9A%E8%BF%87%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%BA%E5%AA%92%E4%BD%93%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%88%9B%E4%BD%9C%E8%B5%8B%E8%83%BD/ 分享嘉宾： 彭卫华 百度 主任研发架构师 编辑整理： 马宇峰 内容来源：百度大脑&DataFun AI Talk《 智能写作：人工智能为媒体内容创作赋能》 出品社区： DataFun 注：文末附有百度知识图谱部的职位信息，感兴趣的小伙伴可以关注下。 百度知识图谱致力于构建最大最全最好的中文知识图谱，汇聚知识，连 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%8F%8D%E6%AC%BA%E8%AF%88%E4%B8%AD%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 01:23:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%8F%8D%E6%AC%BA%E8%AF%88%E4%B8%AD%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：**陈德建 **新浪金融 高级模型算法研究员 整理编辑： 侯美娟 内容来源：DataFun AI Talk《 机器学习在反欺诈中应用》 出品社区： DataFun 当前机器学习在金融行业已经运用非常广泛，尤其在金融业的信贷领域。在实践中，欺诈与信贷业务强相关，所以，反欺诈变成机器学习在信贷领域的一大应用。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BC%82%E5%90%8C%E5%88%86%E6%9E%90/ Tue, 15 Mar 2022 01:12:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BC%82%E5%90%8C%E5%88%86%E6%9E%90/ 文章作者：邹敏 Opera 高级算法专家 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。 前言 推荐系统是驱动内容分发的引擎，而个性化则是推荐系统的核心思想。分类模型和排序模型是业界常用的两种个性化建模方式。本文探讨两种方法的异同点，总结如下： 分类模型回答的是用户喜不 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9D%8E%E5%AE%97%E7%BA%AF%E5%9B%BE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BA%A6%E5%B0%8F%E6%BB%A1%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 00:52:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9D%8E%E5%AE%97%E7%BA%AF%E5%9B%BE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BA%A6%E5%B0%8F%E6%BB%A1%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：李宗纯 度小满 AI产品经理 编辑整理：高倩 重庆理工大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文主要介绍度小满的超大规模图平台，以及它在真实金融风控业务中的应用。其中会包括一些应用方法和案例，希望能为大家在图机器学习落地产品化方面提供一些参考。 今天的分享主要有以下四部分： 相 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BE%9B%E6%B6%9B%E5%AD%97%E8%8A%82%E8%B7%B3%E5%8A%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BA%91%E5%8E%9F%E7%94%9F%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 00:51:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BE%9B%E6%B6%9B%E5%AD%97%E8%8A%82%E8%B7%B3%E5%8A%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BA%91%E5%8E%9F%E7%94%9F%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：辛涛 字节跳动 高级工程师 编辑整理：赵冬月 河北农业大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 作为一家高度重视人工智能的公司，字节跳动内部构建了一套丰富的产品矩阵，涵盖数据处理、模型开发、离线训练到在线推理等机器学习研发的全流程，以支持抖音、头条等产品的高速发展。亿级的用户规 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B5%B5%E9%91%AB%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E5%B9%BF%E5%91%8A%E5%BA%8F%E5%88%97%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 00:50:58 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B5%B5%E9%91%AB%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E5%B9%BF%E5%91%8A%E5%BA%8F%E5%88%97%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：赵鑫博士 京东 算法工程师 编辑整理：娄学政 小米 出品平台：DataFunTalk 导读： 互联网推荐广告的排序，关键在于对流量价值的预估，其中最重要的一部分是对点击率的预估。为了提高广告的变现效率，核心的问题是如何提高广告的预估精度。同一个广告，在上下文不一样的情况下，点击率是不 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%A4%96%E5%8D%96%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%B2%BE%E6%8E%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%A2%84%E4%BC%B0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 00:48:07 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%A4%96%E5%8D%96%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%B2%BE%E6%8E%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%A2%84%E4%BC%B0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 美团技术团队 稿 GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力，已经成为机器学习领域的核心利器，在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景，是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程，希望能对从事相 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%91%A8%E7%8E%89%E9%A9%B0%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 00:38:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%91%A8%E7%8E%89%E9%A9%B0%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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。 今天的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8E%8B%E5%BF%97%E5%8B%87%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%BD%AC%E5%8C%96%E7%8E%87%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 00:38:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8E%8B%E5%BF%97%E5%8B%87%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%BD%AC%E5%8C%96%E7%8E%87%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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；贝壳设计了一套实 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E8%83%9C%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 00:35:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E8%83%9C%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：陈胜 美团 搜索排序负责人 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 美团的业务品类非常多，不同业务之间的履约方式差异很大。例如当用户进行搜索时，返回的是一个异构混排后的结果，可能会推荐一些具体的到店POI，也会推荐外卖POI，也可能是美团优选或者美团买菜的商品等 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%9C%A8%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 00:30:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%9C%A8%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 58同城 白博 稿 01 背景 搜索推荐部作为中台部门为整个58集团提供搜索基础服务能力，我们在20年成功落地了深度学习模型，并在租房业务取得了不错的效果[1]。本着深入产业化的原则，我们后续又落地到招聘、黄页等多个场景。本文针对我们在招聘业务的深度学习排序工作，做一个简要介绍。首先从模型特 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%8F%8A%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B5%84%E6%96%99%E5%A4%A7%E5%90%88%E9%9B%86%E5%90%90%E8%A1%80%E6%95%B4%E7%90%86%E5%B9%B4%E7%BB%88%E5%88%86%E4%BA%AB/ Mon, 14 Mar 2022 23:49:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%8F%8A%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B5%84%E6%96%99%E5%A4%A7%E5%90%88%E9%9B%86%E5%90%90%E8%A1%80%E6%95%B4%E7%90%86%E5%B9%B4%E7%BB%88%E5%88%86%E4%BA%AB/ 架构、搜索、推荐、广告系统优质资源整理 AI架构、搜索系统、 推荐系统、广告系统等技术资料整理。这篇文章意图是收集市面上质量不错的后端架构、AI架构、搜索、 推荐、 广告引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（AIQ 、infoQ、S https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E4%B9%8B%E5%AE%B6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Mon, 14 Mar 2022 23:49:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E4%B9%8B%E5%AE%B6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 文章作者：李晨旭 汽车之家 内容编辑：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFun 导读： 汽车之家的推荐系统紧随前沿技术，在支持内部多个推荐场景的同时，对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者，更是推动者和创新者。本次分享的主题为汽车之家推荐系统排 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%89%AA%E6%9E%9D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%8E%B0%E7%8A%B6%E5%92%8C%E5%B1%95%E6%9C%9B/ Mon, 14 Mar 2022 23:49:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%89%AA%E6%9E%9D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%8E%B0%E7%8A%B6%E5%92%8C%E5%B1%95%E6%9C%9B/ 作者&编辑 | 言有三 公众号： 有三 AI 模型剪枝作为一项历史悠久的模型压缩技术，当前已经有了比较大的进步和发展，本文给大家梳理模型剪枝的核心技术，发展现状，未来展望以及学习资源推荐。 1 模型剪枝基础 1.1 什么是模型剪枝 深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E8%BD%AC%E5%B2%97%E8%96%AA%E8%B5%84%E7%BF%BB%E5%80%8D%E5%A4%9A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%83%BD%E9%97%AE%E4%BA%9B%E4%BB%80%E4%B9%88/ Mon, 14 Mar 2022 21:58:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E8%BD%AC%E5%B2%97%E8%96%AA%E8%B5%84%E7%BF%BB%E5%80%8D%E5%A4%9A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%83%BD%E9%97%AE%E4%BA%9B%E4%BB%80%E4%B9%88/ ** 添加微信: julyedukefu14，回复【9】领取最新升级版【名企AI面试100题】 ** 1、请详细说说支持向量机（support vector machine，SVM）的原理 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A2%B3%E7%90%86%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E4%BD%A0%E7%9F%A5%E9%81%93%E5%87%A0%E4%B8%AA/ Mon, 14 Mar 2022 21:57:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A2%B3%E7%90%86%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E4%BD%A0%E7%9F%A5%E9%81%93%E5%87%A0%E4%B8%AA/ 添加微信: julyedukefu14，回复【7】领取最新升级版【名企Al面试100题】 26、说说常见的损失函数？ 对于给定的输入X，由f(X)给出相应的输出Y，这个输出的预测值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致（要知道，有时损失或误差是不可避免的），用一个损失函数来度量预测错误 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%BB%BD%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B2%97%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E6%80%BB%E7%BB%93/ Mon, 14 Mar 2022 21:37:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%BB%BD%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B2%97%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E6%80%BB%E7%BB%93/ 评论有奖：评论区回复 “ 1 ”，领取最新升级版《名企AI面试100题》电子书！！ 面试题 **问题 1：**怎么处理数据不平衡 **问题 2：**给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。 **问题 3：**连续子数组的最大乘积 **问题 4：**最大子数组 **问题 5：**一个硬币正面概 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E4%BA%86%E5%AE%B6%E5%85%AC%E5%8F%B8%E7%A4%BE%E6%8B%9B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ Mon, 14 Mar 2022 18:52:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E4%BA%86%E5%AE%B6%E5%85%AC%E5%8F%B8%E7%A4%BE%E6%8B%9B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98/ 面试了 8 家公司，他们问了我这些机器学习题目…… 翻译 | 王柯凝 出品 | AI 科技大本营（公众号 ID：rgznai100） 【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他 面试了8到 10 家公司，其中也包括初创公司、基于服务的公司以及基于产 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E6%A0%A1%E6%8B%9B/ Mon, 14 Mar 2022 18:51:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E6%A0%A1%E6%8B%9B/ 咦~又是校招季了、下大雨闲的无聊、就写一下去年（2016）校招的经验吧、本人是硕士、而且是北京的、所以视野有限、仅供参考哈！ 时间节点 6月–>8、9月，内推、提前批：此时竞争小、可以拜托师兄师姐们帮内推、要把握住这次机会啊！（ps：去年我第一次参加校招、认识不足、 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%85%A7%E9%AA%97%E9%9A%BE%E9%80%83%E7%9A%84%E7%81%AB%E7%9C%BC%E9%87%91%E7%9D%9B%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AE%A9%E5%9B%BE%E6%97%A0%E6%89%80%E9%81%81%E5%BD%A2/ Mon, 14 Mar 2022 18:47:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%85%A7%E9%AA%97%E9%9A%BE%E9%80%83%E7%9A%84%E7%81%AB%E7%9C%BC%E9%87%91%E7%9D%9B%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AE%A9%E5%9B%BE%E6%97%A0%E6%89%80%E9%81%81%E5%BD%A2/ 译者 | shawn 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条 （公众号ID：AI_Thinker） 【导读】下图是 2008 年伊朗政府发布的一张图片，然而强大的网友们却凭借着肉眼，看出来图中黄色圈出的部分和红色圈出的部分是一模一样的，不得不说网友们真的是火眼金睛。而在今年的 CVPR 计算机视觉大会， Adobe 展示了他们最新的研究， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E5%8F%91%E5%B8%83%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6/ Mon, 14 Mar 2022 18:38:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E5%8F%91%E5%B8%83%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6/ IDC预计，2020-2025年间，中国人工智能市场复合增长率将达到35.2%，持续保持中国速度，仍然占据全球主导地位。从整体解决方案的角度，预计到2024年，人工智能技术支出占整体IT支出的比例也将从2020年的5.2%提升至9.1%。 AutoML技术将为企业数智化升级带来何种 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A2%9E%E9%87%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB/ Mon, 14 Mar 2022 18:38:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A2%9E%E9%87%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB/ 以下文章来源于跳动的数据 ，作者一尘 通常算法工程师在做构建算法模型，都是以离线批量的方式在训练模型，本篇就来介绍机器学习在时间维和数据维度上的区别。 离线学习 下面一段话是引自wikipedia的定义 In machine learning, systems which employ offline learning do not change their approximation of the target function when the initial training phase has been completed.These systems are also typically examples of eager learning. 离线学习完成了目标函 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B0%8F%E5%B8%83%E5%8A%A9%E6%89%8B%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%80%9D%E8%80%83/ Mon, 14 Mar 2022 18:38:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B0%8F%E5%B8%83%E5%8A%A9%E6%89%8B%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8E%E6%80%9D%E8%80%83/ OPPO数智技术 稿 1 前言 对话交互是继传统PC、PC互联网及移动互联网之后，下一个时代非常有想象力的关键技术方向，无论是学术界还是工业界都有极高的关注度，同时作为OPPO万物互融战略的关键节点之一，承载着伟大而艰巨的使命。 算法是对话交互的核心能力之一，决定了语音助手能达到的智能化水 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BC%BA%E5%8C%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%88%86%E6%9E%90%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 18:32:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BC%BA%E5%8C%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%88%86%E6%9E%90%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ 在淘宝的商品搜索场景中，给商品进行打分排序是一个典型的多步决策问题。尽管 Learning to Rank（LTR）被广泛用于排序问题，但现有的方法并没有考虑同一个搜索会话中不同决策步骤之间的关联性，因而无法直接用于电商搜索场景中的商品排序。本文提出用强化学习来解决对商品多步排序决策问题，它在模拟实验 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%B4%BE%E5%8D%95%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%86%8D%E6%BC%94%E7%BB%8E/ Mon, 14 Mar 2022 18:30:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%BB%B4%E6%BB%B4%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%B4%BE%E5%8D%95%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%86%8D%E6%BC%94%E7%BB%8E/ 文章作者：洪九 滴滴 高级算法工程师 内容来源：作者授权 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处 最近拜读了滴滴2018年在 KDD 发表的一篇论文《 Large-Scale Order Dispatch in On-Demand Ride-Hailing Platforms: A Learning and Planning Approach 》。意犹未尽， 假如让我来设计这样一个调度系统该如何做呢？ 司乘匹配一般来说，分为两步完成，第一步是为乘客找到合适 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E4%BD%A0%E6%83%B3%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%85%A8%E5%9C%A8%E8%BF%99%E9%87%8C%E4%BA%86/ Mon, 14 Mar 2022 18:30:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E4%BD%A0%E6%83%B3%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%85%A8%E5%9C%A8%E8%BF%99%E9%87%8C%E4%BA%86/ 作者介绍： @花花 曾任职于美团、腾讯、今日头条担任数据分析师。 操盘过上百亿的资源评估，与大家一起成长学习。 01 前言 A/B实验的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的结论，并确信该结论可推广到全部流量。目前已广泛用于推荐算法、产品交互设 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E5%A4%A7%E5%8E%82%E9%81%93%E7%B2%BE%E9%80%89%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Mon, 14 Mar 2022 18:30:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E5%A4%A7%E5%8E%82%E9%81%93%E7%B2%BE%E9%80%89%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 问题1：深度学习的风控模型，从经验上看，样本量大概要多少条啊 解析：不同的模型不一样，而且也不光要注意样本量，比如RNN其实希望序列长度至少在12个月以上，粗略的说，样本量五十万以上效果比较好。 问题2：5万正样本，200负样本，B卡，不只是提高额度，会拒绝一部分客户，怎么建模？ 5万 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%80%BB%E7%BB%93/ Mon, 14 Mar 2022 18:30:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%80%BB%E7%BB%93/ NLP杂货铺 微信号：gh_90d682be2296 历时几个月的NLP中文预训练模型泛化能力挑战赛【25】已经圆满结束，进入决赛的各个队伍都提供了很好的方案模型。 这次比赛是CLUE与阿里云平台、乐言科技联合发起的第一场针对中文预训练模型泛化能力的挑战赛。 赛题以自然语言处理为背景，要 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Mon, 14 Mar 2022 18:30:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 分享嘉宾：刘鹄 京东 算法工程师 编辑整理：李沛欣 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着电商平台对图像信息的大量引入，通过图像分析来进行广告点击率判断就成了新的趋势。本次分享的主题为CSCNN：新一代京东电商广告排序模型，主要介绍视觉信息在CTR排序模型中的应用。一方面，我们将介绍 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%80%9D%E6%83%B3/ Mon, 14 Mar 2022 18:24:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%80%9D%E6%83%B3/ Datawhale干货 作者：小偶，来源：偶数科技 我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。集成学习（Ensemble Learning）类似于这种思想，集成学习结合了来自多 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%95%AA%E5%A4%96%E7%AF%87%E4%B9%8B%E9%9A%8F%E7%AC%94%E4%B8%89%E5%88%99/ Mon, 14 Mar 2022 18:24:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%95%AA%E5%A4%96%E7%AF%87%E4%B9%8B%E9%9A%8F%E7%AC%94%E4%B8%89%E5%88%99/ 超人赵，人工智能爱好者社区专栏作者 知乎： https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 一则：开发上的一点记录 文章说是生活随笔，到不如说是对本周开发工作中的一些体会与思考的记录。 这个专栏我想除了对知识上的一些记录，以后也可以加入生活上的收获。好记性不如烂笔头，或许多年后再回看这些文章，回看进步的历程，也是一件很有成就感的事情 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E4%BA%9B%E7%9A%84%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%97%AE%E9%A2%98/ Mon, 14 Mar 2022 18:17:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E4%BA%9B%E7%9A%84%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%97%AE%E9%A2%98/ 作者：Pratik Bhavsar 编译：ronghuaiyang 导读: 在NLP的面试中提问频率非常高的问题。 练习 NLP 是一回事，破解面试是另一回事。对 NLP 人员的面试与一般的数据科学非常不同。在短短几年内，由于迁移学习和新的语言模型，这些问题已经完全改变了。我个人经历过，随着时间的推移，NLP 面试变得 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E5%90%91%E9%87%8F%E4%BD%93%E7%B3%BB%E5%9C%A8%E4%B8%A5%E9%80%89%E7%9A%84%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 18:17:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E5%90%91%E9%87%8F%E4%BD%93%E7%B3%BB%E5%9C%A8%E4%B8%A5%E9%80%89%E7%9A%84%E8%90%BD%E5%9C%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 严选技术团队 向量化在业界的运用越来越广，近期也有许多文章分享过相关的主题。严选于 18 年下半年开始探索向量化在搜索推荐场景中的运用，从最开始基于商品召回用户的任务到后续的搜索召回、搜索个性化排序、搜索底纹、搜索发现词、搜索建议词、跨类目推荐、推荐召回、多兴趣召回、通用排序、端智能重排 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%8F%AC%E5%9B%9E/ Mon, 14 Mar 2022 18:12:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%8F%AC%E5%9B%9E/ 阅读原文 深入理解推荐系统：召回 深入理解 YouTube 推荐系统算法 深入理解推荐系统：排序 写在前面 作为【推荐系统】系列文章的第二篇，将以“召回”作为今天的主角，会从四个方面来介绍召回的不同算法方式，即基于内容的召回、协同过滤、基于 FM 模型召回和基于深度学习的方法。 一、背景介绍 召回是推荐系统的第一阶 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%9A%E4%BF%97%E8%A7%A3%E9%87%8A%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE%E4%B8%8E%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/ Mon, 14 Mar 2022 18:12:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%9A%E4%BF%97%E8%A7%A3%E9%87%8A%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE%E4%B8%8E%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/ 来自： AI有道 （微信号：redstonewill），作者：红色石头 什么是协方差（Covariance）？ 协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BE%BE%E6%91%A9%E9%99%A2%E6%9D%8E%E9%9B%85%E4%BA%AE%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E5%92%8C%E8%92%B8%E9%A6%8F/ Mon, 14 Mar 2022 18:12:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BE%BE%E6%91%A9%E9%99%A2%E6%9D%8E%E9%9B%85%E4%BA%AE%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E5%92%8C%E8%92%B8%E9%A6%8F/ 分享嘉宾：李雅亮博士 阿里巴巴 编辑整理：陈东 东南大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 本次分享的主题为大规模预训练模型的压缩和蒸馏，主要是从自动机器学习的角度，介绍大规模预训练模型的压缩和蒸馏。将介绍阿里巴巴达摩院关于模型压缩的三个连续承接性的工作： 工作1：AdaBERT：Ta https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BF%99%E4%BA%9B%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%9A%84%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%9C%89%E5%A4%9A%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E5%8C%96/ Mon, 14 Mar 2022 18:02:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BF%99%E4%BA%9B%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%9A%84%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%9C%89%E5%A4%9A%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E5%8C%96/ 作者：Kawin Ethayarajh 编译：ronghuaiyang 原文： 英文原文： https://kawine.github.io/blog/nlp/2020/02/03/contextual.html 导读： 具有上下文信息的词表示到底有多大程度的上下文化？这里给出了定量的分析。 将上下文信息放到词嵌入中 — 就像BERT，ELMo和GPT-2 — 已经证明了是NLP的一个分水岭的想法了。使用具有上下文信息的词表示来替换静态 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%83%AD%E5%BA%A6%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90/ Mon, 14 Mar 2022 18:01:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%83%AD%E5%BA%A6%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90/ 推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1]，函数需要多个维度的特征包括：内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。在建设初期，内容、用户的数据都还在积累，甚至对于数据的描述还是残缺不全[2]。在冷启动阶段，不妨把解决策略移到内容“热度”描述的算法上， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%9A%84%E5%B8%B8%E8%A7%81%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%8A%E6%80%9D%E8%80%83/ Mon, 14 Mar 2022 18:01:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%9A%84%E5%B8%B8%E8%A7%81%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%8A%E6%80%9D%E8%80%83/ 作者简介 饭饭爱吃饭，携程高级数据分析师，主要负责旅游领域数据赋能相关工作。对旅游趋势识别与推荐、旅游广告投放、旅游LBS等领域有浓厚兴趣。 一、背景 随着大数据的发展，自然科学、社会科学、工业工程、金融科技等领域都积累了海量的数据，在这些海量的数据中，时间序列数据（按时间戳顺序依次到 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%96%87%E5%A8%B1%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%94%B9%E8%BF%9B/ Mon, 14 Mar 2022 18:01:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%96%87%E5%A8%B1%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%94%B9%E8%BF%9B/ 分享嘉宾：蒋小森 阿里文娱 算法专家 编辑整理：王恩贵 内容来源：阿里文娱技术 出品平台：DataFun 导读： 类目体系是视频网站运营中的重要工具，也是推荐算法中提升冷启效果的重要手段。因此一套设计合理、准确率、覆盖率高的基础类目必不可少。阿里文娱类目体系建设团队与运营、审核一起建立的一二级 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AF%87%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/ Mon, 14 Mar 2022 18:01:02 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AF%87%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/ 转载自 追梦程序员 公众号 前面介绍了机器学习中最简单的线性回归模型，机器学习第一篇——线性模型。今天，我们就来看看传说中的逻辑回归（logistic regression）。 大家首先想一想，如果我们想要用已求得的线性模型来完成对样本的二分类，一个最简单的做法如下。 这样虽然可以完成对数据 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 17:55:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 作者 | mokong 搜狐技术产品 导读 随着AlphaGO在围棋界接连战胜世界冠军，其背后的技术-强化学习逐渐获得学术界、工业界的青睐。在新闻推荐任务中，传统的推荐算法无法考虑单个请求内新闻之间的关联，也无法考虑多个请求之间的关系，而强化学习，通过学习推荐策略给解决上述问题带来了可能。 1.强化学 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 17:51:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 时间：2020年07月23日 美团点评技术团队 作者: 丽红，星池，燕华，马璐，廖群，志安，刘亮，李超，云森，永超等 1. 背景 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。NER https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E7%A5%9E%E7%AD%96%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 17:50:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E7%A5%9E%E7%AD%96%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾: 王琛，神策数据用户画像研发部技术负责人 整理出品: AICUG人工智能社区 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读： 在广告投放业务中，目标人群是否精准对投放的转化效果有直接的影响。通过用户标签找到精准度较高的目标人群通常需要丰富的行业经验，而利用基于机器学习技术的相似人群扩展（Loo https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%AC%E5%BC%8F%E6%8E%A8%E5%AF%BC/ Mon, 14 Mar 2022 17:50:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%AC%E5%BC%8F%E6%8E%A8%E5%AF%BC/ 作者： 苏克1900 写在前面： 本文主要参考 Online Learning算法理论与实践，但该文和网上找到的资料都没有很好的给出关于模型参数w的解析解的推导过程，甚至原论文 http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf 还有一些符号错误。所以特此写个博文记录一下自己的推导过程。 一. 什么是FTRL 首先介绍一下FTL，FTL的思想是每次找到让之 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%9D%A2%E8%AF%95%E8%80%83%E7%82%B9%E7%B2%BE%E5%87%86%E8%AF%A6%E5%B0%BD%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Mon, 14 Mar 2022 17:50:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%9D%A2%E8%AF%95%E8%80%83%E7%82%B9%E7%B2%BE%E5%87%86%E8%AF%A6%E5%B0%BD%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 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，就是在给定的图片中精确找到物体所 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%81%8F%E5%A5%BD%E6%A0%87%E7%AD%BE%E5%8F%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%87%E6%A0%87%E4%B8%8E%E8%A1%A8%E7%BB%93%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1/ Mon, 14 Mar 2022 17:50:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%81%8F%E5%A5%BD%E6%A0%87%E7%AD%BE%E5%8F%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%87%E6%A0%87%E4%B8%8E%E8%A1%A8%E7%BB%93%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1/ 作者： 超人赵，人工智能爱好者社区专栏作者 知乎： https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 传送门： http://www.6aiq.com/article/1537330058545 一、用户画像—计算用户偏好标签 下面介绍如何计算用户的偏好标签。 在上一篇写用户画像的文章 “用户画像—打用户行为标签”中，主要讲了如何对用户的每一次操作行为、业务行为进行记录打上相应的标签。在这篇博客中，主要讲如何对这些明细标 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E5%88%86%E6%9E%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E9%9D%A2%E5%83%8F%E5%AD%A6%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%9A%84%E5%89%8D%E4%B8%96%E4%BB%8A%E7%94%9F/ Mon, 14 Mar 2022 17:46:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E5%88%86%E6%9E%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E9%9D%A2%E5%83%8F%E5%AD%A6%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%9A%84%E5%89%8D%E4%B8%96%E4%BB%8A%E7%94%9F/ 在难得的饭后闲余，我偶尔也关注一些娱乐新闻。我注意到，最近国内外公众人物的“人设崩塌”频率堪比Facebook的数据泄露。 谁能想到素来以稳重成熟形象示人的“大叔”吴秀波，私情会如此泛滥；眉清目秀的张雨绮，“暴力倾向”似乎就没收敛过；外形俊朗、才华横溢的《银河护卫队》导演詹姆斯·古 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%A6%81%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BA%A4%E5%8F%89%E9%AA%8C%E8%AF%81/ Mon, 14 Mar 2022 17:45:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%A6%81%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BA%A4%E5%8F%89%E9%AA%8C%E8%AF%81/ 【AD】如何提升大数据行业影响力？给数据分析网[投稿]，辐射50万大数据爱好者！什么是交叉验证法？它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。 什么是交叉验证法？它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%97%B6%E4%BB%A3%E4%B8%8B%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8C%96%E6%94%B9%E9%80%A0/ Mon, 14 Mar 2022 17:45:11 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%97%B6%E4%BB%A3%E4%B8%8B%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8C%96%E6%94%B9%E9%80%A0/ 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。201 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8E%8B%E6%A1%90%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%99%BA%E6%85%A7%E4%BE%9B%E5%BA%94%E9%93%BE%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95/ Mon, 14 Mar 2022 17:45:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8E%8B%E6%A1%90%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%99%BA%E6%85%A7%E4%BE%9B%E5%BA%94%E9%93%BE%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95/ 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，预测是阻挡供应链 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%94%B9%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Mon, 14 Mar 2022 17:44:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%94%B9%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 原文地址 http://wangke.me/2017/07/17/youtube-recommendation-system/ 作者： 王科 作为全球最大的视频网站，YouTube的推荐系统如同Netflix，Amazon一样备受业内人士格外关注。本文对YouTube历年发表的推荐系统论文做了整理，希望从中理出一条值得借鉴的路线。 第一阶段，基于USER-VIDEO图游历算法，2008年[1]。 在这个 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https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%9A%E7%B1%BB%E7%9B%AE%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 17:43:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%9A%E7%B1%BB%E7%9B%AE%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 文章作者：肖茁建博士 京东 算法工程师 编辑整理：Hoh 出品平台：DataFunTalk 导读： 商品搜索引擎是电商平台满足用户购物需求的一个重要系统，它根据用户输入的搜索词，返回个性化的排序列表，以供用户选择。本文主要介绍MoE模型在京东搜索精排中的应用，以及结合实际场景对MoE模型进行 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E9%95%BF%E6%96%87%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%B9%B4%E5%9B%9E%E9%A1%BE/ Mon, 14 Mar 2022 17:43:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E9%95%BF%E6%96%87%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%B9%B4%E5%9B%9E%E9%A1%BE/ _本文作者：上海交通大学赵海、蔡登，清华大学黄昌宁，香港城市大学揭春雨 _ 转载请联系原作者 本文回顾了 中文分词 在2007-2017十年间的技术进展，尤其是自 深度学习渗透到自然语言处理 以来的主要工作。我们的基本结论是，中文分词的监督机器学习方法在从非神经网络方法到神经网络方法的迁移中尚 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E9%86%92%E9%A6%96%E5%B8%AD%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%AE%B6%E5%BC%A0%E9%92%B9%E9%99%A2%E5%A3%AB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BC%98%E5%8A%BF%E4%B8%8E%E7%9F%AD%E6%9D%BF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%9C%BA%E9%81%87%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98/ Mon, 14 Mar 2022 17:43:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E9%86%92%E9%A6%96%E5%B8%AD%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%AE%B6%E5%BC%A0%E9%92%B9%E9%99%A2%E5%A3%AB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BC%98%E5%8A%BF%E4%B8%8E%E7%9F%AD%E6%9D%BF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%9C%BA%E9%81%87%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98/ 前言 在首届世界智能大会上，深醒科技首席科学家、中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。 张钹院士简介 清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科 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https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%AF%87%E5%9C%A8%E6%88%BF%E4%BA%A7%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 17:43:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%AF%87%E5%9C%A8%E6%88%BF%E4%BA%A7%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 贝壳找房【语言模型系列】原理篇一：从 one-hot 到 Word2vec 贝壳找房【语言模型系列】原理篇二：从 ELMo 到 ALBERT 随着预训练模型在各大榜单的不断屠榜，学术界和工业界对于预训练模型的研究也愈加狂热。预训练语言模型一般基于海量语料，消耗大量的硬件资源以及时间成本，利用无监督的方法学习一个语言模型，随之应用到各种任 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E9%A1%B5%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E5%88%86%E4%BA%AB/ Mon, 14 Mar 2022 17:43:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E9%A1%B5%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E5%88%86%E4%BA%AB/ 配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【 1215 】 分享嘉宾： 单厚智知乎 排序算法负责人 编辑整理： 李岩哲 内容来源： DataFun AI Talk《知乎推荐页Ranking经验分享》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享主题主要从以下是三个方面展开： o 知乎推荐页场景和Rankin https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E7%B2%BE%E7%BB%86%E5%8C%96%E8%B0%83%E6%8E%A7/ Mon, 14 Mar 2022 17:32:59 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E7%B2%BE%E7%BB%86%E5%8C%96%E8%B0%83%E6%8E%A7/ 分享嘉宾：Bill 腾讯音乐 编辑整理：Hoh 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是来自QQ音乐数据科学团队的Bill，接下来由我给大家分享QQ音乐在内容理解和精细化运营方面的一些实践和经验，副标题是推荐系统的精细化调控，相比于前面分享的一些硬核的算法模型和系统架构，我这 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%BA%E7%A8%8B%E4%B8%8A%E7%99%BE%E4%B8%AA%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%9C%BA%E6%99%AF%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AE%A2%E6%9C%8D%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 17:32:58 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%BA%E7%A8%8B%E4%B8%8A%E7%99%BE%E4%B8%AA%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%9C%BA%E6%99%AF%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E6%90%BA%E7%A8%8B%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AE%A2%E6%9C%8D%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 作者简介 Kun Wang，携程资深算法工程师，专注于智能客服机器人相关NLP算法研究。 一、背景介绍 随着AI技术在各个领域的广泛应用，人机交互技术愈发成熟。包括电商、银行、电信等在内的很多领域开始建设智能客服的交互能力，为客人提供智能化自助服务，同时为客服人员的工作提供智能辅助。携程集团 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Mon, 14 Mar 2022 17:32:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ 转载自 datayx 公众号 过拟合，欠拟合 过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。 欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。 下面是直观解释： 《机器学习》–周志华 下面在那一个具体的例子： 如果我们 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8E%8B%E5%85%83%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%92%8C%E8%83%8C%E5%90%8E%E7%9A%84%E9%80%BB%E8%BE%91/ Mon, 14 Mar 2022 17:32:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8E%8B%E5%85%83%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%92%8C%E8%83%8C%E5%90%8E%E7%9A%84%E9%80%BB%E8%BE%91/ 分享嘉宾：王元 星云数字 公共技术中心总监 文章编辑：Hoh 出品平台：DataFunTalk 导读： 人工智能，在2021年已经不是一个新词，在金融科技、大数据分析等多个领域已有很多实际落地的应用。作为承载人工智能算法的平台技术，受到的重视日渐增多。 人工智能平台技术有很多种称谓：机器学习平 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B4%8B%E7%A0%81%E5%A4%B4%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Mon, 14 Mar 2022 17:32:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B4%8B%E7%A0%81%E5%A4%B4%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%9E%B6%E6%9E%84/ 作者介绍 皮勇泽，洋码头搜索工程师 多年搜索业务开发经验，负责洋码头搜索系统开发 传送门： http://www.6aiq.com/article/1537369562943 http://www.6aiq.com/article/1537369469861 搜索是洋码头APP流量分发的主要入口。随着洋码头商品数的激增，搜索的重要性愈加凸显。本文以整体搜索框架为切入点，围绕搜索业务展开，介绍下索引创建、搜索服务、热词推荐和排序因素等。 本文约4000 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%99%E7%A8%8B%E5%B7%9D%E8%A8%80%E5%B7%9D%E8%AF%AD%E7%94%A8%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E4%BB%BF%E7%89%B9%E6%9C%97%E6%99%AE%E7%9A%84%E8%AF%AD%E8%A8%80%E9%A3%8E%E6%A0%BC/ Mon, 14 Mar 2022 17:26:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%99%E7%A8%8B%E5%B7%9D%E8%A8%80%E5%B7%9D%E8%AF%AD%E7%94%A8%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E4%BB%BF%E7%89%B9%E6%9C%97%E6%99%AE%E7%9A%84%E8%AF%AD%E8%A8%80%E9%A3%8E%E6%A0%BC/ 为了获得更多民众的支持，美国总统演讲/发推时使用的语言通常都很「接地气」，而现任总统唐纳德·特朗普则更以「口无遮拦」著称。由于「推特狂魔」已经为我们准备了大量训练数据，现在，我们可以尝试一下如何使用循环神经网络来模仿总统特朗普的语言风格。 谁了解最好的词汇？ I know words. I have the best words. 在 2015 年 12 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%91%E5%B8%83%E8%8A%AF%E7%89%87%E6%98%86%E4%BB%91%E5%92%8C%E7%99%BE%E5%BA%A6%E5%A4%A7%E8%84%91%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E5%B7%B4%E5%A3%AB%E9%87%8F%E4%BA%A7%E4%B8%8B%E7%BA%BF%E8%BF%99%E6%98%AF%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%B8%80%E5%B9%B4%E5%90%8E%E7%9A%84%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%AD%94%E5%8D%B7/ Mon, 14 Mar 2022 17:26:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%91%E5%B8%83%E8%8A%AF%E7%89%87%E6%98%86%E4%BB%91%E5%92%8C%E7%99%BE%E5%BA%A6%E5%A4%A7%E8%84%91%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E5%B7%B4%E5%A3%AB%E9%87%8F%E4%BA%A7%E4%B8%8B%E7%BA%BF%E8%BF%99%E6%98%AF%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%B8%80%E5%B9%B4%E5%90%8E%E7%9A%84%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%AD%94%E5%8D%B7/ 去年的 7 月 5 日，百度在北京国际会议中心开办了首届「AI 开发者大会」。在会上，百度首次喊出了「All in AI」的口号。一年的时间过去了，今天在同样地点举行的第二届开发者大会上，李彦宏说道：去年我吹过一个牛，百度的 L4 级别无人驾驶车的量产，会在 2018 年的 7 月份。今天我要说的是，这个牛，马上就 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E5%80%9F%E5%8A%A9%E5%AE%8C%E6%88%90%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8D%87%E7%BA%A7/ Mon, 14 Mar 2022 17:26:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%B4%E9%B1%BC%E5%80%9F%E5%8A%A9%E5%AE%8C%E6%88%90%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8D%87%E7%BA%A7/ 作者：陈易生 原文： https://tech.ipalfish.com/blog/2021/07/30/palfish-feature-system/ 摘要： 本文作者陈易生，介绍了伴鱼平台机器学习特征系统的升级，在架构上，从 Spark 转为 Flink，解决了特征上线难的问题，以及 SQL + Python UDF 如何用于生产实践。 一、前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E6%8B%BC%E6%8E%A5%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E4%BA%A4%E9%80%9A%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 17:25:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E6%8B%BC%E6%8E%A5%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E4%BA%A4%E9%80%9A%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：诗安 阿里飞猪 编辑整理：张振 出品平台：DataFunTalk 导读： 当用户打算从A地到达B地时，有时没有直达方案或者不符合预期，这就需要拼接召回技术。面对海量航班、多商家票源，我们基于带约束的路由算法和机器学习算法，兼顾用户偏好和召回方案的合理性，提升拼接召回效率。本次将分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%A8%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%BA%9A%E6%B4%B2%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%AF%87%E5%85%A5%E9%80%89%E8%AE%BA%E6%96%87/ Mon, 14 Mar 2022 17:24:57 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%A8%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E4%BA%9A%E6%B4%B2%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%AF%87%E5%85%A5%E9%80%89%E8%AE%BA%E6%96%87/ 这几天，比国庆火车票还一票难求的NIPS 2018出最终结果了！作为机器学习领域的顶级会议，今年NIPS 之火爆达到了惊人的程度，投稿数量上升至史无前例的 4856 篇，比去年增加了约 50%，接受率保持着与去年持平的20.8%，共接受论文 1011 篇，其中168 篇Spotlight（3.5%），30 篇 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%98%AF%E6%80%8E%E4%B9%88%E6%A0%B7%E7%9A%84/ Mon, 14 Mar 2022 17:24:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%98%AF%E6%80%8E%E4%B9%88%E6%A0%B7%E7%9A%84/ 作者 | 薛欢 玉林 王新 转自 | 美团技术团队 AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%96%B0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:28 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%96%B0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ 什么是CTR预估 CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量。 CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。 CTR预估数据特点 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%90%BA%E7%A8%8B%E9%85%92%E5%BA%97%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BC%98%E5%8C%96/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%90%BA%E7%A8%8B%E9%85%92%E5%BA%97%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BC%98%E5%8C%96/ 作者简介：Yorkey，携程高级算法专家，主要从事大规模分布式推荐系统设计和算法研发工作。 一、背景 当用户在线上浏览酒店时，作为旅行平台，如何挑选更合适的酒店推荐给用户，降低其选择的费力度，是需要考虑的一个问题。在携程APP中，一般会触发多种场景。在Figure 1中，我们列举了几种 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%AF%BC%E8%88%AA/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%AF%BC%E8%88%AA/ 资源地址： https://github.com/howie6879/mlhub123 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： https://www.mlhub123.com/ 进微信群交流：备注mlhub进群 - mlhub Telegram群组： 欢迎加入，资源多多~ 导航 新闻资讯 Analytics Vidhya: 为数据科学专业人员提供基于社区的知识门户 Distill: 展示机器学习的最新文章 Google News: Google News Machine learning MIT News: Machine learning https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E6%88%98%E4%B8%8E%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E6%88%98%E4%B8%8E%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ 背景 58同城作为中国最大的分类信息网站，为用户提供招聘、租房、二手车及黄页等多种信息服务，其中招聘业务是公司的主要业务之一。招聘平台有千万级的求职者用户，每天有百万级的新增职位发布，如何提高招聘方与求职者的双边匹配效率和用户体验，是招聘数据策略团队一直致力于解决的核心问题。此外， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%8D%AB%E6%98%9F%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%94%9F%E6%88%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%8D%AB%E6%98%9F%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%94%9F%E6%88%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 项目一：fmriprep 用于预处理各种 fMRI 数据的易用pipeline fMRIPrep 是一种功能性磁共振成像 （fMRI） 数据预处理管道，旨在提供易于访问的、最先进的接口，该接口可对扫描采集协议的变化非常可靠，并且需要最 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%A8%E9%9D%A2%E6%80%BB%E7%BB%93%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BB%8F%E5%85%B8%E4%B9%A6%E7%9B%B8%E5%85%B3%E8%B5%84%E6%96%99%E5%85%A8%E9%9D%A2%E6%80%BB%E7%BB%93%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%AF%91%E6%9C%AC%E5%AE%98%E6%96%B9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E7%AD%89%E7%AD%89/ Mon, 14 Mar 2022 16:47:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%A8%E9%9D%A2%E6%80%BB%E7%BB%93%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BB%8F%E5%85%B8%E4%B9%A6%E7%9B%B8%E5%85%B3%E8%B5%84%E6%96%99%E5%85%A8%E9%9D%A2%E6%80%BB%E7%BB%93%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%AF%91%E6%9C%AC%E5%AE%98%E6%96%B9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E7%AD%89%E7%AD%89/ 今天给大家推荐一本机器学习、深度学习的人都应该听说过一本经典教材：《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《模式识别与机器学习》，简称 PRML。出自微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 大神之手。对，就是豆瓣评分 9.5 的这本书。可能之前你看过其他公众号有分享过，不过不要着急，本推文更 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E4%B8%8A/ Mon, 14 Mar 2022 16:47:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E4%B8%8A/ 导言 一年一度的校园招聘已经开始了，为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。 1 比较Boostin https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%9E%8D%E5%90%88%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:54 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%9E%8D%E5%90%88%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98/ 来源： Datawhale干货 作者：吴忠强，东北大学，Datawhale成员 一、GBDT+LR简介 协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐， 忽视了用户自身特征， 物品自身特征以及上下文信息等，导致生成的结果往往会比较片面。而这次介绍的这个模型是2014年 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97%E6%A6%82%E8%BF%B0/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97%E6%A6%82%E8%BF%B0/ 在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法，今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成，采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%88%91%E4%BB%AC%E8%AF%A5%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%A6/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%88%91%E4%BB%AC%E8%AF%A5%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%A6/ 数学在机器学习中非常重要，不论是在算法上理解模型代码，还是在工程上构建系统，数学都必不可少。通常离开学校后很难有机会静下心学习数学知识，因此我们最好能通过阅读小组或读书会等形式营造环境，并专注学习那些在实践中常常需要用到的数学知识。 数学达到什么水平才可以开始机器学习？人们并不清楚 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%94%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%9D%A5%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%94%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%9D%A5%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ 英文原文 翻译地址 回顾 在 前一节 中，我们知道 CRF 层可以从训练数据集中学习一些约束，以确保最终预测的实体标签序列是有效的。 约束条件可以是： 句子中第一个单词的标签应该以“B-”或“O”开头，而不是“I-” “B-label1 I-label2 I-label3 I-…”，在这个模式中，label1、label2、label3 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0%E7%9A%84%E8%A7%92%E5%BA%A6%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B9%8B%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0%E7%9A%84%E8%A7%92%E5%BA%A6%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B9%8B%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/ 源 | 机器学习算法全栈工程师 ID：Jeemy110 作者：章华燕 逻辑回归详解 分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量X可以是离散的，也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器(cl https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 原文地址： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9657032.html 1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%87%8D%E6%9E%84%E4%B8%8E%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%87%8D%E6%9E%84%E4%B8%8E%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：郑瑞峰 京东 资深算法专家 编辑整理：乔伊 51job 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着机器学习乃至深度学习的火热发展，Spark家族中的Spark-ML频频出圈。Spark-ML是基于Spark Core与Spark SQL的机器学习库。因为其简单易用而被广泛应用于离线批处理的训 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E7%99%BE%E5%BA%A6%E5%B2%97%E4%BD%8D%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB%E4%BA%8C/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E7%99%BE%E5%BA%A6%E5%B2%97%E4%BD%8D%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB%E4%BA%8C/ 问题6：NLG的评估指标有哪些 BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ROUGE (Recall Oriented Understudy for Gisting Evaluation) BLEU是机器翻译中使用最广泛的评估指标，可以看成是精确率，公式如下： ROUGE可以看作是召回率，有以下几种： ROUGE-N：计算 n-gram 的召回率，即算出候选译文和参考译文重合的 n-gram 个数占参考译文的比例； ROUGE-L：计算最长公共子序 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%AF%B9%E8%B1%A1%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%AF%B9%E8%B1%A1%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ （本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用） 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中，我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统，这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。 首先看下整个业务流程图，这是一个基于对象特征的推荐场景的通用流程： 首先把数 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BF%AB%E6%89%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%89%AF%E6%80%BB%E8%A3%81%E9%83%91%E6%96%87%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%AF%B4%E6%98%AF%E7%9F%AD%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%A0%B8%E5%BF%83%E8%83%BD%E5%8A%9B/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BF%AB%E6%89%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%89%AF%E6%80%BB%E8%A3%81%E9%83%91%E6%96%87%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%AF%B4%E6%98%AF%E7%9F%AD%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%A0%B8%E5%BF%83%E8%83%BD%E5%8A%9B/ 本文转载自快手AI技术副总裁郑文CSDI演讲 量子位 授权发布 | 公众号 QbitAI 7月初举办的中国软件研发管理行业峰会（CSDI）上，快手AI技术副总裁郑文针对AI技术在短视频领域的应用做了精彩演讲。他介绍了人工智能技术是如何在快手整个业务流程中发挥作用，以及互联网公司如何从0开始成功推进一个 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%AD%97%E8%8A%82%E7%A7%8B%E6%8B%9B%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%AD%97%E8%8A%82%E7%A7%8B%E6%8B%9B%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 问题1：搜索旋转排序数组带重复值问题 该题为leetcode第81题，搜索先转排序数组II 对于数组中有重复元素的情况，二分查找时可能会有 a[l]=a[mid]=a[r]，此时无法判断区间 [l,mid] 和区间 [mid+1,r] 哪个是有序的。 例如nums=[3,1,2,3,3,3,3]，target=2，首次二分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E7%BD%91%E6%98%93%E4%B8%A5%E9%80%89%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:59 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E7%BD%91%E6%98%93%E4%B8%A5%E9%80%89%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 文章作者：纪志伟@网易严选 内容来源：严选技术团队 导读： 随着Bert的发布，预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一，大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式，以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践，包括分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%80%8E%E4%B9%88%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9B%9B%E5%A4%A7%E6%94%AF%E6%9F%B1%E5%88%92%E5%88%86%E7%9A%84%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%96%B9%E6%B3%95/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%80%8E%E4%B9%88%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9B%9B%E5%A4%A7%E6%94%AF%E6%9F%B1%E5%88%92%E5%88%86%E7%9A%84%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%96%B9%E6%B3%95/ 原文出自： 搜索与推荐 Wiki Learning to rank（LTR，L2R）也叫排序学习，泛指机器学习中任何用户排序的技术，是指一类监督学习（Supervised Learning）排序算法。LTR 被应用在很多领域，比如信息检索（Information Retrieval）、推荐系统（Recommend Sy https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8C%96%E8%BF%87%E7%A8%8B/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%AD%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8C%96%E8%BF%87%E7%A8%8B/ 原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/97821040 一般的推荐系统主要包括召回、排序和后续的业务机制(重排序、多样性保证、用户体验保证等等)这三大模块，而其中召回模块主要负责根据用户和item的特征，从众多待推荐的候选item中初步筛选出用户可能感兴趣的item。一般而言召回模块都是多路并发的，各路的不同召回模型之间互 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%84%9F%E5%8F%97%E9%87%8E%E7%9A%84%E6%80%BB%E7%BB%93/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%84%9F%E5%8F%97%E9%87%8E%E7%9A%84%E6%80%BB%E7%BB%93/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%BC%94%E8%BF%9B%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E4%BB%8E%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%88%B0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%86%8D%E5%88%B0%E9%87%8D%E6%8E%92/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%BC%94%E8%BF%9B%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E4%BB%8E%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%88%B0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%86%8D%E5%88%B0%E9%87%8D%E6%8E%92/ 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，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%A7%81%E5%BE%AE%E7%9F%A5%E8%91%97%E4%BD%A0%E7%9C%9F%E7%9A%84%E6%90%9E%E6%87%82%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BA%86%E5%90%97/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%A7%81%E5%BE%AE%E7%9F%A5%E8%91%97%E4%BD%A0%E7%9C%9F%E7%9A%84%E6%90%9E%E6%87%82%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BA%86%E5%90%97/ 作者： 王喆 公众号： 王喆的机器学习笔记 为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法？ 论文原文的描述是这样的： In the experiments, we used Follow- the-regularized-leader (FTRL) algorithm with L1 regularization as the optimizer for the wide part of the model, and AdaGrad for the deep part. 这 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E4%BA%BA%E6%9C%BA%E8%80%A6%E5%90%88%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%96%B0%E5%B1%85%E4%BD%8F%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E4%BA%BA%E6%9C%BA%E8%80%A6%E5%90%88%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%96%B0%E5%B1%85%E4%BD%8F%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：陈开江 贝壳找房 算法架构师 编辑整理：刘贝尔 匈牙利佩奇大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 在人工智能应用高速发展的现代服务业，实现机器对人的辅助与一定程度上的替代，即人机耦合 ( Human Machine Coupling )，是文明进步的趋势。而在衣食住行等与生活起居息息相关的服务业态中，居住服务因其消费内 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E6%89%8B%E5%BF%85%E9%A1%BB%E6%8E%8C%E6%8F%A1%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%A4%A7%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8C%87%E5%8D%97/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E6%89%8B%E5%BF%85%E9%A1%BB%E6%8E%8C%E6%8F%A1%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%A4%A7%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8C%87%E5%8D%97/ 在机器学习中有一种“无免费午餐(NFL)”的定理。简而言之，它指出没有任何一个算法可以适用于每个问题，尤其是与监督学习相关的。 因此，你应该尝试多种不同的算法来解决问题，同时还要使用“测试集”对不同算法进行评估，并选出最优者。 大原则 然而，这些都有一个共同的原则，那就是所有监督机器学 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%B2%BE%E9%80%89%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB%E6%96%87%E6%9C%AB%E5%BD%A9%E8%9B%8B/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%B2%BE%E9%80%89%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB%E6%96%87%E6%9C%AB%E5%BD%A9%E8%9B%8B/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 问题 1 ：芝麻信用分的主要计算维度？ 主要维度 个人属性：职业类型、学历学籍等； 稳定性：手机稳定性、地址稳定性、账户活跃时长等； 资产状况：账户资产、有无住房、有无车辆； 消费能力：消费金额、消费层次、消费场景 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%BF%91%E5%B9%B4%E6%9D%A5%E4%B9%8B%E6%80%AA%E7%8E%B0%E7%8A%B6/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%BF%91%E5%B9%B4%E6%9D%A5%E4%B9%8B%E6%80%AA%E7%8E%B0%E7%8A%B6/ 人工智能领域的发展离不开学者们的贡献，然而随着研究的进步，越来越多的论文出现了「标题党」、「占坑」、「注水」等现象，暴增的顶会论文接收数量似乎并没有带来更多技术突破。最近，来自卡耐基梅隆大学的助理教授 Zachary C. Lipton 与斯坦福大学博士 Jacob Steinhardt 提交了一篇文章《Troubling Trends in Machine Learning Schola https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E7%82%B9%E8%AF%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E7%82%B9%E8%AF%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 背景 计算机视觉是利用摄像机和电脑代替人眼，使得计算机拥有类似于人类的对目标进行检测、识别、理解、跟踪、判别决策的功能。以美团业务为例，在商家上单、团单展示、消费评价等多个环节都会涉及计算机视觉的应用，包括文字识别、图片分类、目标检测和图像质量评价等方向。本文将通过以OCR（光学字 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 深度学习已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了突出的进展，其中有监督学习起到了至关重要的作用。然而，有监督的深度学习极大地依赖大规模的标注数据，在实际项目中，我们通常会面临少样本、样本分布不均衡等场景。因此，如何运用数据增强技术来改善上述问题是近年来的热点问题之一。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AF%87%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AF%87%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91/ 决策树是一类常见的机器学习方法，利用决策树来进行决策的过程很像人类在面临决策问题时的一种思考模式。举个生活中的例子，假如我们要判断一个没剖开的西瓜是不是好瓜，有经验的瓜农可能会首先看看西瓜的颜色，再看看西瓜的根蒂形状，如果还没得出结论，可能还会敲打西瓜，听听是什么声音。上述过程用 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A5%9E%E9%A9%AC%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A5%9E%E9%A9%AC%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 前言 国内搜索引擎大事记 1998年，Google发布；2000年，百度发布；2004年，搜狗发布；2006年，搜搜发布；2010年，Google退出中国；2012年，360搜索发布； 2013年，神马发布，搜搜并入搜狗，百度收购91；2017年，微信推出搜一搜。 神马搜索简介 1.关于神 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%82%E6%9E%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%B7%B7%E6%8E%92%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%88%B0%E5%BA%97%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%82%E6%9E%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%B7%B7%E6%8E%92%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%88%B0%E5%BA%97%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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向的同学以启发 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%9C%A8%E9%AB%98%E5%BE%B7%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%94%9F%E4%BA%A7%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%9C%A8%E9%AB%98%E5%BE%B7%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%94%9F%E4%BA%A7%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 导读： 丰富准确的地图数据大大提升了我们在使用高德地图出行的体验。相比于传统的地图数据采集和制作，高德地图大量采用了图像识别技术来进行数据的自动化生产，而其中场景文字识别技术占据了重要位置。商家招牌上的艺术字、LOGO五花八门，文字背景复杂或被遮挡，拍摄的图像质量差，如此复杂的场景 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BB%8F%E5%85%B8%E7%BD%91%E7%AB%99-%E4%BA%8C/ Fri, 04 Mar 2022 08:55:44 +1000 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BB%8F%E5%85%B8%E7%BD%91%E7%AB%99-%E4%BA%8C/ 新闻资讯 Analytics Vidhya: 为数据科学专业人员提供基于社区的知识门户 Distill: 展示机器学习的最新文章 Google News: Google News Machine learning MIT News: Machine learning | MIT News 17bigdata: 专注数据分析、挖掘、大数据相关领域的技术分享、交流 机器之心: 机器之心 | 全球人工智能信息服务 雷锋网: 雷锋网 | 读懂智能，未来 数据分析网: 数据分析网 - 大数据学习交流第一平台 知乎主题: https://index.zshipu.com/geek/post/machinelearning/2021%E5%8D%81%E5%A4%A7%E7%83%AD%E9%97%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B1%BB%E8%81%8C%E4%BD%8D/ Wed, 06 Oct 2021 21:15:00 +0000 https://index.zshipu.com/geek/post/machinelearning/2021%E5%8D%81%E5%A4%A7%E7%83%AD%E9%97%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B1%BB%E8%81%8C%E4%BD%8D/ ***•*分析翻译：成为一名优秀的分析翻译需要技术知识和一定的业务理解。分析翻译可以根据业务目标充分确定机器学习计划的优先级。在担任这一职务时，应聘者必须与其他企业的人建立关系并管理相关项目。 **•**数据架构师：数据架构师负责阐明新的数据收集，确保准确的数据质量，消除数据冗余， https://index.zshipu.com/geek/post/machinelearning/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E7%9A%84-CS229%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0/ Fri, 01 Oct 2021 13:39:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/machinelearning/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E7%9A%84-CS229%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0/ https://index.zshipu.com/geek/post/machinelearning/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80-01%E6%A6%82%E7%8E%87%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AF%BE/ Fri, 01 Oct 2021 13:39:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/machinelearning/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80-01%E6%A6%82%E7%8E%87%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AF%BE/ 概率基础 概率例子 质地均匀 ，每个面按照古典概率，概率都一样 已知条件，发生的概率 ： 条件概率 条件概率 生活中就不是古典概型 分子 分母 同时除总数 转换成概率公式 例子 AB的概率 ，也就是B的概率 概率相除得到条件概率 例子 贝叶斯公式 利用新的证据修改已有的看法 联合概率 同时除 AB同时发生的概率 链式法则 先x