包含标签 机器学习 的文章

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……

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机器学习的可解释性因果推理和稳定学习

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……

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有赞搜索系统的架构演进

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……

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个性化推荐技术

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……

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搜索相关性算法在中的探索

李明阳 滴滴技术 导读:今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用。本文首先介绍了搜索相关性的一些背景,之后介绍了业界常见的三种匹配模型,以及在 DiDi Food 业务中的模型效果对比。 匹配模型包括:1. 基于表征 的深度匹配模型;2. 基于交互 的深度匹配模型;3. 同时 基于表征与交互 的深度……

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机器学习概述机器学习的发展

1.1 机器学习概述——机器学习的发展 目前人工智能的三大学派: 符号主义(symbolicism),又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 连接主义(connectionism),又称为仿生学派或生理学派,其主要原理为神经网络……

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同城本地服务场景下的流量分发算法实践

分享嘉宾:陈琳 58同城 算法架构师 编辑整理:Duoli 出品平台:DataFunTalk 导读: 58本地服务由数百个细分品类、多个创新业务和国际业务组成,如何构建智能化的流量分发体系是一项挑战,我们通过整合搜索和推荐场景构建了一套统一的流量分发系统,本次分享将主要介绍系统中的算法实践,……

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国际信息流推荐中的多语言内容理解

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……

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技术在金融资管领域的落地实践

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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多标签分类中的损失函数与评估指标

各位朋友大家好,欢迎来到 月来客栈。由于推文不支持后续修订, 所以本文将同步推送至网站 www.ylkz.life,欢迎关注,谢谢大家! 1 引言 各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈。在 前面的一篇文章[1]中笔者介绍了在单标签分类问题中模型损失的度量方法,即交叉熵损失函数。同时也介绍了 多分类任……

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