包含标签 机器学习 的文章

个机器学习开放性面试题没有明确答案

机器学习有非常多令人困惑及不解的地方,很多问题都没有明确的答案。但在面试中,如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。在本文中,作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题,这些问题都没有给出明确的答案,但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 许多数据科学家主要是从一个数……

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下深度学习推荐系统的十大工程问题

转载自 王喆的机器学习笔记 因为这篇文章主要介绍了YouTube深度学习系统论文中的十个工程问题,为了方便进行问题定位,我们还是简单介绍一下背景知识,简单回顾一下 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 中介绍的YouTube深度学习推荐系统的框架。 YouTube推荐系统架构 简单讲,YouTube的同学们构建了两……

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重叠实验框架更多更好更快地实验

Introduction Google是一个数据驱动型公司,这意味着所有对用户的改动的发布,都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在web的语境下,一个实验是由一股流量(比如,用户的请求)和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修改(比如,……

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贝壳找房一镜到底们的原理及在贝壳搜索的实践

一、背景 在推荐系统、搜索排序、效果广告等场景中,点击率预估是十分重要的部分,CTR 算法也被誉为镶嵌在互联网技术上的明珠。在深度学习火热之前,除了简单的 LR 以外常用的算法类有:以决策树为主的 Boosting 算法;以因子分解为基础的 FM 算法。相对而言,树模型比较适合学习数值类的连续特征,而后者更适合学……

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融智能风控模型的自动化迭代

分享嘉宾:高博文 融360 风控算法专家 编辑整理:许瑞 出品平台:DataFunTalk 导读: 本文主要分享在智能风控体系下模型如何做到全流程自动化的迭代。将介绍融360如何搭建落地整套系统的方法和经验,以及有哪些环节是需要考虑的,会面临哪些困难。最后,希望大家有所收获,能够了解自动化模……

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干货篇观远数据可解释机器学习原理及应用

分享嘉宾: 周远,观远数据联合创始人,首席科学家 整理出品: 张劲,AICUG人工智能社区 PPT下载: http://www.aicug.cn/#/docs 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读: 在商业领域的机器学习应用中,让业务方理解模型逻辑,提升对预测结果的信心,对于算法项目的推进与落地起着关键的推动K作用。因此模型与预测输出的可解释性也日……

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从技术到体验机器翻译落地实践

分享嘉宾:李方圆 vivo 机器翻译组负责人 编辑整理:甘雨鑫 上海财经大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 无论是在工作还是生活中,人们每天都离不开手机。研究表明,截止2020年底,人均使用手机的时长已经高达6-7小时。其实,手机上的很多应用都蕴含着大量的翻译需求。例如:看美剧、和外国友……

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测试中我们都会犯的十个常见错误

作者:Romain AYRES 本文由AI公园授权转载,转载请联系出处 编译:ronghuaiyang 导读 这篇博客文章的目的 不是告诉你在运行A/B测试时应该做什么,而是告诉你不应该做什么。 “没有数据,你只是一个有观点的人。” 这个著名的_W. Edwards Deming_引用说明了 A/B测试对于做出好的商业决……

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独家揭秘微博深度学习平台如何支撑亿用户愉快吃瓜

作者: 于翔 2019 年 2 月 21 日 随着深度学习在微博业务场景中的广泛使用,深度学习平台也遇到一些挑战:在离线训练方面,各业务方需求丰富多样,任务管理纷繁复杂,大数据与大模型带来训练时长的压力;在线推理方面,基于模型服务的特殊性,如何在满足微博大流量高性能的在线业务需求同时,保证服务的高可用与……

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为什么机器学习项目非常难管理

英文原文: https://medium.com/@l2k/why-are-machine-learning-projects-so-hard-to-manage-8e9b9cf49641 作者:Lukas Biewald 编译:ronghuaiyang 导读 我看到过很多公司尝试使用机器学习 —— 有些大获成功,有些惨败。一个不变的事实是,机器学习团队很难设定目标和期望。这是为什么呢? 1. 很难预先分辨出什么是难的,什么是容易的 是在国际象棋中击败卡斯帕罗夫更困难,还是捡起棋子并移……

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