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怎样成为一名优秀的算法工程师
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。 怎样成为一名优秀的算法工程师?这是很多从事人工智能学术研究和产品研发的同学都关心的一个问题。面对市场对人才的大量需求与供给的严重不足,以及高薪水的诱惑,越来越多的人开始学习这个方向的技术,或者打算向人工 ....
star2017
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1年前
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深度学习时代的图模型
他们将现有方法分为三个大类:半监督方法,包括图神经网络和图卷积网络;无监督方法,包括图自编码器;近期新的研究方法,包括图循环神经网络和图强化学习。然后按照这些方法的发展史对它们进行系统概述。该研究还分析了这些方法的区别,以及如何合成不同的架构。最后,该研究简单列举了这些方法的应用范围,并讨论了潜在方 ....
star2017
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1年前
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推荐效果线上评测:AB 测试平台的设计与实现【全】
第一篇 1、背景 在推荐系统中,评测效果,除了离线的 AUC,更合理的方法是通过线上真实的 AB 测试,来比较策略的效果。 AB 测试来自医学的双盲实验,在双盲测试中: 病人随机被分成两组,在不知情的情况下,分别服用安慰剂跟测试用药 经过一段时间后,再来比较两组病人的表现是否有显著差异。 从而决定药 ....
star2017
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1年前
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推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排
作者: 张俊林 原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681 推荐系统技术,总体而言,与 NLP 和图像领域比,发展速度不算太快。不过最近两年,由于深度学习等一些新技术的引入,总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节,以及不同 ....
star2017
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1年前
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搜索引擎中的 Web 数据挖掘
[图片] 分享嘉宾:沐沐老师 前百度资深研发 编辑整理:赵丽 内容来源:2019 DataFun Live 11 出品社区:DataFun 导读: 今天为大家分享的是搜索引擎中的 Web 数据挖掘。首先介绍下搜索引擎。实际上,我们每天都会使用的搜索引擎,我们会输入关键词 query 和需求,搜索引擎 ....
star2017
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1年前
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携程金融大数据风控算法实践
导读:本次报告曾老师主要分享了携程金融风控算法从 0-1 的发展进程,以时间为主线,经历了数据样本由少到多,特征由粗到细,模型由简单到复杂,效果由坏到好的全过程,重点以申请评分模型和反欺诈模型进行阐述,是一次很好的风控模型实践报告。 「业务介绍」 模型一定是基于业务的,所以首先介绍一下携程的业务情况 ....
star2017
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1年前
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推荐系统的发展与简单回顾
来源: 公众号 浅梦的学习笔记 本文结合百度和支付宝两段推荐系统相关的实习经历,针对工业界的模型发展做了简单梳理与回顾,涵盖表示学习,深度学习,强化学习知识图谱以及多任务学习 表示学习和深度学习在推荐系统中的应用是目前工业界比较成熟的,但是与强化学习、知识图谱、多任务学习相结合是比较少的, 一方面此 ....
star2017
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1年前
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掌握它才说明你真正懂 Elasticsearch
Elasticsearch 基于 Lucene,隐藏其复杂性,并提供简单易用的 RESTFul API 接口、Java API 接口。所以理解 ES 的关键在于理解 Lucene 的基本原理。 [图片] Lucene 简介 Lucene 是一种高性能、可伸缩的信息搜索(IR)库,在 2000 年开源 ....
star2017
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1年前
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华为人才招聘
工作地点:杭州、西安 工作岗位:调度算法工程师、运营算法工程师(针对华为云官网的搜索推荐等运营算法工作) [图片] 简历投递:haoxuetong@huawei.com
star2017
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1年前
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计算机视觉面试 31 题:CV 面试考点,精准详尽解析(1 - 4 )
添加客服微信:julyedufu77:回复 “ 7 ”,领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书!! 1、基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 一、目标检测常见算法 object detection,就是在给定的图片 ....
star2017
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1年前
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主流 CTR 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多个类别, ....
star2017
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1年前
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【58 同城】语言模型及其应用
1. 背景 语言模型在自然语言处理具有重要的地位,它是一种基于概率统计的模型,主要的目标是描述字/词在句子中的概率。同时,语言模型是从大量的语料信息中训练出的模型,它“学习”到的词的概率是通用语义的信息,可以和很多实际应用相结合,尤其是在一些基于统计模型的领域,如语音识别,分词,情感分析以及机器翻译 ....
star2017
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1年前
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推荐系统遇上深度学习 (九)-- 评价指标 AUC 原理及实践
作者:石晓文 ,中国人民大学信息学院在读研究生, 个人公众号:小小挖掘机(ID:wAIsjwj) 引言 CTR 问题我们有两种角度去理解,一种是分类的角度,即将点击和未点击作为两种类别。另一种是回归的角度,将点击和未点击作为回归的值。不管是分类问题还是回归问题,一般在预估的时候都是得到一个[0,1] ....
star2017
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1年前
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Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用
[图片] 分享嘉宾:方宽 知乎 算法工程师 文章整理:艺饭饭 内容来源:DataFunTalk 出品平台:DataFun 导读: 随着用户规模和产品的发展, 知乎搜索面临着越来越大的 query 长尾化挑战,query 理解是提升搜索召回质量的关键。本次分享将介绍知乎搜索在 query term w ....
star2017
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1年前
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微博基于 Flink 的机器学习实践
分享嘉宾:于茜 微博 高级算法工程师 编辑整理:王洪达 内容来源:Flink Forward 导读: 微博作为国内比较主流的社交媒体平台,目前拥有 2.22 亿日活用户和 5.16 亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容,背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于 ....
star2017
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1年前
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深入 Lucene 搜索引擎原理
之前几段工作经历都与搜索有关,现在也有业务在用搜索,对搜索引擎做一个原理性的分享,包括搜索的一系列核心数据结构和算法,尽量覆盖搜索引擎的核心原理,但不涉及数据挖掘、NLP 等。文章有点长,多多指点~~ 一、搜索引擎引题 搜索引擎是什么? 这里有个概念需要提一下。信息检索 (Information R ....
star2017
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1年前
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关于使用 pytorch 能否对 SE ResNext 进行预训练
最近看到了迁移学习,我发现 pytorch 中有 ResNext 的预训练模型,但是现在我需要用到 SE ResNext 进行训练,请问我有可以使用的 SE ResNext 预训练模型吗?或是我应该如何做能对 SE ResNext 使用预训练模型?
star2017
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1年前
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蜻蜓 FM 信息流推荐探索与实践
[图片] 文章作者:季飞 蜻蜓 FM 推荐技术负责人 内容来源:作者授权 出品平台:DataFunTalk 导读: 如今的推荐系统在互联网中随处可见,无论是刷抖音、逛淘宝还是看新闻背后都有强大的推荐系统的支持。音频行业的内容如何分发?如何提高用户发现音频内容的效率?蜻蜓 FM 作为国内首家互联网音频 ....
star2017
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1年前
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滴滴基于 ElasticSearch 的一站式搜索中台实践
李夏昕 [图片] Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力。滴滴从 2016 年 4 月开始组建团队,解决 Elasticsearch 在使用过程中遇到的性能问题。并且,随着业务体量的发展,滴滴构建了基于 Elasticsearch 的 ....
star2017
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1年前
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人机交互式机器翻译研究与应用
[图片] 分享嘉宾:黄国平 腾讯 AI Lab 高级研究员 编辑整理:赵文娇 内容来源:DataFun AI Talk《人机交互式机器翻译研究与应用》 出品社区:DataFun 这个题目看起来比较小众,希望大家听我的讲座没有白听,可以学到一些东西,就是 AI 技术落地过程中的一些问题,以及解决策略和 ....
star2017
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