塔勒布反脆弱读后感

关于作者 作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布的两部超级畅销书《随机漫步的傻瓜》和《黑天鹅》,已经成为华尔街投资人士必读的经典著作。其本人也曾因成功预测金融危机,做空美股而名声大噪。他一生专注于研究运气、不确定性、概率和知识。之前在樊登一个演讲中,听他给了《反脆弱》这本书极高的评价,只好百……

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陌陌模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索

分享嘉宾:吴保鑫 陌陌科技 高级算法专家 编辑整理:揭萍 出品平台:DataFunTalk 导读: 在陌陌的社交推荐体系中,模型化Recall在召回模块中起到了重要作用。本文主要介绍模型化Recall在陌陌社交推荐中的技术探索和具体落地应用,重点介绍基于用户场景行为驱动、用户社交关系网络和动……

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携程深耕内容背景下携程如何做景酒优质内容的挖掘

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,……

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腾讯音乐多模态音乐匹配技术与应用

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……

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美团一站式机器学习平台建设实践

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……

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个你应该用用看的用于文本分类的最新开源预训练模型

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?……

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推荐系统遇上深度学习十五强化学习在京东推荐中的探索

原文地址: https://www.jianshu.com/p/b9113332e33e 强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。 本文来自于paper:《Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations》 1、引言 传统的……

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医疗搜索中的词权重算法探索

来源: 丁香园大数据 前言 计算query词权重(术语权重,也称作Term Necessity,Query Term Weight)是IR研究中的一个基本问题,属于Query解析的一部分。熟悉倒排索引的同学都知道,文档通常以词的粒度建立索引。所以对于词的解析,在Query解析中属于非常重要的工作。……

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百度短视频推荐系统的目标设计

作者:玉奇 导读:短视频产品最近两年蓬勃发展,百度旗下的短视频品牌-好看视频,人均使用时长70分钟,短视频播放量已超30亿,从推荐系统的角度考虑,如何设计一个推荐系统的目标,以及短视频迭代过程中沉淀的思考。 全文2433字,预计阅读时间 8分钟。 《2020年中国网络视听发展研究报告》显……

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深入理解推荐系统排序

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 作为【推荐系统】系列文章的第三篇,将以“排序”作为今天的主角,会从四个方面来介绍推荐系统中的排序模块,即建模目标、样本与特征、常见模型和粗排与精排的方法。 最近正好在做 KDD Cup:Debiasing 赛道,不同于其它类型……

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