包含标签 人工智能 的文章

阿里电商搜索算法技术的演进

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……

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腾讯信息流热点挖掘技术实践

分享嘉宾:罗锦文 腾讯 研究员 编辑整理:Jane Zhang 出品平台:DataFunTalk 导读: 当前各大资讯社交类APP都在显著的版面展示或者推荐热点相关内容,信息流应用能否快速发现热点、引导用户阅读热点,是影响用户体验的重要因素。本次分享主要介绍腾讯在热点挖掘方面的工作。基于搜索数据和自媒……

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干货携程推理性能的自动化优化实践

度假AI 携程技术 投稿 一、背景 近年来,人工智能逐渐在安防,教育,医疗和旅游等工业和生活场景中落地开花。在携程旅游业务上,AI技术同样广泛覆盖了多个旅游产品和旅游服务领域,携程度假AI研发根据旅游的特定场景和业务需求,将自然语言处理,机器翻译,计算机视觉,搜索排序等主流AI技术成功应……

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信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展

分享嘉宾:语露 阿里 高级算法工程师 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:大鱼技术沙龙 出品社区:DataFun 导读: 短视频已经成为信息流行业的风口,成为拉动规模增长的主要驱动力。短视频天然具有信息能量高、用户粘性大、内容丰富等优点,也有视频帧内容难以分析提取、结构化的缺点。如何提高短视频的分发……

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岗位精选面试题

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!! 11、当参数量 » 样本量时候, 神经网络是如何预防过拟合? 正则化 2. Early Stopping 3. Dropout 4. 数据增强 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,神经网络时避免过拟合的方法: 正则化 正则化的思想十分简单明了。由于模……

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腾讯基于预训练模型的文本内容理解实践

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……

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供应链十张图帮你理解供应链名词上篇

文章作者:冯维 清华大学博士 责任编辑:钱蕊 本篇文章来自 微信公众号智慧的流动: 十张图帮你理解供应链IT名词!(上篇) 欢迎原链接转发,转载请前往 @留德华叫兽 的主页获取信息,盗版必究。 敬请关注和扩散本专栏及同名公众号,会邀请 全球知名学者 陆续发布运筹学、人工智能中优化理论等相关干货、 知乎L……

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一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器

韦阳 华东师范大学 计算机科学与技术硕士在读 原文链接: Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsers​godweiyang.com 为了看懂论文里的策略梯度,又去把强化学习看了一遍。。。 论文地址: Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsers​arxiv.org 介绍 这篇论文主要是在之前的那篇论文 Constituent Parsing as Sequence Labeling​go……

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主流预估模型的演化及对比

学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域,用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律。 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括……

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线下涨线上跌的原因和解决办法

“ 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……

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