导读：大多数人会认为研发语音识别技术是一条艰难的道路，投入会巨大，道路会很漫长。我们于 2019 年 11 月组建了 3 人团队自主研发语音识别技术，包括 2 名算法工程师和 1 名后端工程师，历经半年，自研语音识别引擎效果超过第三方采购厂商，成功打造了 58 语音识别引擎。本文将分享我们自研语音识 ....

文章作者：翦浩 脉脉 编辑整理：蒋权 内容来源：DataFun AI Talk 大家好，今天想和大家讨论下相关推荐技术通用的特点及在实践中的改进点，这也是我们团队在研发实践中一些经验总结。 首先，推荐解决主要问题是给用户在没有行为的新闻上预测一个偏好概率，然后通过概率值由高到低排序推荐给用户。如图简 ....

简介： 本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享，主要从以下四个部分将为大家介绍 Flink + Kafka 在网易云音乐的应用实战： 背景、Flink + Kafka 平台化设计、Kafka 在实时数仓中的应用、问题 & 改进。 简介：本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享， ....

问题 1：介绍下什么是 Word2vec 在介绍 Word2Vec 之前需要先理解 Word Embedding，它是将无法直接计算的、非结构化的单词转化为可计算的、结构化的数据-向量； [图片] 那么什么是 Word2Vec 呢？ Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他 ....

作者：慕容千语 链接：https://www.jianshu.com/p/06136a5d49e8 1 概念 1.1 模型 节点 在具体的工程项目中，一个节点往往是一个操作系统上的进程。在本文的模型中，认为节点是一个完整的、不可分的整体，如果某个程序进程实际上由若干相对独立部分构成，则在模型中可以将 ....

作者：熊先明，腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost 是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost 经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost 算法框架涉及到比较多 ....

分享嘉宾：王凡 百度 资深研发工程师 编辑整理：王成林 内容来源：百度大脑&DataFun AI Talk《强化学习：原理与应用》 今天分享话题主要是跟强化学习有关，因为强化学习最近在工业界是非常火热。从加入百度开始，我主要就是做这一块。强化学习是一个比较大的话题，分享的内容大概是三个部分： ....

本文转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文根据贝壳找房王贺青老师在 DataFun Talk 人工智能技术沙龙中分享的《知识图谱在贝壳找房的从 0 到 1 实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做整理。 [图片] 今天分享的内容有四个方面，第一个介绍下知识图谱，第二个讲为什么 “ ....

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分享嘉宾：李建舒 美团 技术专家 编辑整理：李梦 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文主要介绍美团酒旅数据治理的历程和实践经验，以及业务发展各个阶段中数据体系遇到的问题和解决方案。最后，将探讨数据治理在现阶段的建设思路和发展方向。 [图片] 01 背景介绍 数据治理这个话题这两年非常火热， ....

58 同城作为中国最大的分类信息网站，提供了房产、招聘、黄页和二手交易等多方面的生活服务信息，信息数据量和访问量逐年增长，列表页排序需求也时常变化。在这样的背景下，58 搜索技术部使用 C++ 语言自主研发了 ESearch 搜索内核，取代之前使用的 Solr，大幅提高了性能和可定制性。 经过多年的 ....

作者：爱奇艺技术 ，该文根据【i 技术会】现场演讲整理而成 在建设机器学习平台之前，爱奇艺已经拥有比较成熟的深度学习平台 Javis，但是 Javis 面向的用户比较高阶、专业的算法工程师，需要通过提交代码到专用计算集群上运行计算，使用门槛比较高。 另外，算法除了深度学习以外，机器学习，数据挖掘、数 ....

[图片] 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。 一。 概述 一个产品的搜索功能，是用户快速触达所需信息的通道，起到了引导用户走向的重要作用；优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。 国内几个大型 ....

作者介绍 皮勇泽，洋码头搜索工程师 多年搜索业务开发经验，负责洋码头搜索系统开发 传送门： http://www.6aiq.com/article/1537369562943 http://www.6aiq.com/article/1537369469861 搜索是洋码头 APP 流量分发的主要入口 ....

在淘宝的商品搜索场景中，给商品进行打分排序是一个典型的多步决策问题。尽管 Learning to Rank（LTR）被广泛用于排序问题，但现有的方法并没有考虑同一个搜索会话中不同决策步骤之间的关联性，因而无法直接用于电商搜索场景中的商品排序。本文提出用强化学习来解决对商品多步排序决策问题，它在模拟实 ....

转载自 美团点评技术团队 一。 背景 效果广告的主要特点之一是可量化，即广告系统的所有业务指标都是可以计算并通过数字进行展示的。因此，可以通过业务指标来表示广告系统的迭代效果。那如何在全量上线前确认迭代的结果呢？通用的方法是采用 AB 实验（如图 1）。所谓 AB 实验，是指单个变量具有两个版本 A ....