包含标签 机器学习 的文章

腾讯建模过程中的实践总结

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……

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漫谈语义相似度与语义向量表征

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……

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这可能是人工智能机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表

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,……

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推荐系统的发展与简单回顾

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……

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随机变量统计学核心方法及其应用

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……

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基于的出色多语言工具包钢琴数据集

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……

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干货搜索引擎技术资料整理

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……

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机器学习平台实践

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……

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上的用命名实体识别任务来解释

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……

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应用于实时视频通信的深度学习算法研究

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……

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