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推荐系统系列二算法理论与实践

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……

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超参数搜索不够高效这几大策略了解一下

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……

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不要犯战略性的失误如何合理制定推荐系统的优化目标

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……

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有赞算法平台之模型部署演进

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……

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资源发布最新机器学习人工智能开源数据集

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……

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特征工程时序特征挖掘的奇技淫巧

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……

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大火却不懂读这一篇就够了

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……

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机器学习在微博系列广告中的应用

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……

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互联网智能广告系统简易流程与架构

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……

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月日月日腾讯算法实习面试题

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!! 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……

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