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标签: 算法 共 641 个结果.
数据分析转岗 AI 薪资翻 3 倍多 | 机器学习面试都问些什么?
**添加微信: julyedukefu14,回复【9】领取最新升级版【名企 AI 面试 100 题】 ** 1、请详细说说支持向量机(support vector machine,SVM)的原理 支持向量机,因其英文名为 support vector machine,故一般简称 SVM,通俗来讲,它 ....
star2017
1年前
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深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
[图片] 文章作者:陈文强、白杨、黄海勇 编辑整理:王吉东 内容来源:2019 DataFun Live 09 出品社区:DataFun 导读: 美图秀秀社交化的推进过程中,沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为。推荐算法连接内容消费者和生产者,在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 。本次分享探讨美图 ....
star2017
1年前
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观点 | 机器学习 =「新瓶装旧酒」的数据统计?No!
最近,关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传,认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝,暗讽机器学习只是重新包装过的统计学,本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗?本文对这种看法提出了异议,认为机器学习 ≠ 数据统计,深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献,而人工智能 ....
star2017
1年前
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「行知」镶嵌在互联网技术上的明珠:漫谈深度学习时代点击率预估技术进展
[图片] 文章作者:朱小强****(阿里花名:怀人)****阿里妈妈深度学习算法平台负责人,兼任定向广告&信息流广告排序技术团队负责人 内容来源:高维稀疏数据领域的深度学习****@知乎专栏**** 出品社区:DataFun 注:欢迎投稿「行知」,投递方式见文末。 一、写在前面 关于标题所承 ....
star2017
1年前
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前员工揭内幕:10 年了,为何谷歌还搞不定知识图谱?
Manish Rai Jain 2019 年 2 月 26 日 转载自: https://infoq.cn/article/CdYJLgPbEF-MqMIE9Cf7 [图片] 近日,前谷歌开发者、现 Dgraph 创始人 Manish Rai Jain 撰文揭秘了谷歌内部在知识图谱领域的探索和发展。 ....
star2017
1年前
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计算广告中主要模块、策略及其场景(上篇)
Vency 不二 本文是我最近学习的一个总结,之前的文章多是和功能特别是广告主界面有关,而本篇文章则是和策略有关。在文章会讲述计算广告(主要是 DSP)中的主要模块、用到的策略及其场景。希望大家能和我一样,在了解广告业务的同时,还能对策略的设计有一定了解,总结出一些通用的方法。 本文分三个部分,功能 ....
star2017
1年前
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58 同城推荐系统架构设计与实现
主题 58 同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统,其主要分为三大子系统: 1)线下推荐子系统; 2)线上推荐子系统; 3)效果评估子系统; 后文将重点讨论以上三大子系统的设计与实现。 二、线下推荐子系统 线下推荐子系统又主要分为线下挖掘模 ....
star2017
1年前
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NIPS 2018 丨解读微软亚洲研究院 10 篇入选论文
这几天,比国庆火车票还一票难求的 NIPS 2018 出最终结果了!作为机器学习领域的顶级会议,今年 NIPS 之火爆达到了惊人的程度,投稿数量上升至史无前例的 4856 篇,比去年增加了约 50%,接受率保持着与去年持平的 20.8%,共接受论文 1011 篇,其中 168 篇 Spotlight ....
star2017
1年前
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UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展
分享嘉宾:语露 阿里 高级算法工程师 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:大鱼技术沙龙 出品社区:DataFun 导读: 短视频已经成为信息流行业的风口,成为拉动规模增长的主要驱动力。短视频天然具有信息能量高、用户粘性大、内容丰富等优点,也有视频帧内容难以分析提取、结构化的缺点。如何提高短视频的分发 ....
star2017
1年前
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干货 | Softmax 函数详解
[图片] 阅读原文 发表于: 2019-08-24 0. 引言 Softmax 函数几乎是深度学习中的标配了, 在人工神经网络中,几乎无处不可见 softmax 函数的身影。可以认为 softmax 是 arg max 操作的一种平滑近似。 我将 softmax 的用途总结为两种: 分类:给定一系列 ....
star2017
1年前
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腾讯技术 | 用万字长文聊一聊 Embedding 技术
作者:qfan,腾讯 WXG 应用研究员 随着深度学习在工业届不断火热,Embedding 技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding 作为深度学习的热门研究方向,经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要系统总结了现在主流的 Em ....
star2017
1年前
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五八同城智能客服系统“帮帮”技术揭秘
[图片] 本文根据 58 同城 AI Lab 负责人詹坤林在 DataFunTalk 人工智能技术沙龙所分享的《五八同城智能客服系统“帮帮”技术揭秘》编辑整理而成,在未改变原意的基础上稍做整理。 [图片] 首先简单介绍一下 58 同城,58 同城是一个生活服务平台,平台连接着 B 端商户和 C 端用 ....
star2017
1年前
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基于对象特征的推荐系统
(本实验选用数据为真实电商脱敏数据,仅用于学习,请勿商用) 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中,我们介绍了如何通过 PAI 快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统,这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。 首先看下整个业务流程图,这是一个基于对象特征的推荐场景的通用流程: [图片] 首先把数 ....
star2017
1年前
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资源 | Python 技巧 101:这 17 个骚操作你都 Ok 吗
Python 是一门非常优美的语言,其简洁易用令人不得不感概人生苦短。在本文中,作者 Gautham Santhosh 带我们回顾了 17 个非常有用的 Python 技巧,例如查找、分割和合并列表等。这 17 个技巧都非常简单,但它们都很常用且能激发不一样的思路。 人生苦短,为什么我要用 Pyth ....
star2017
1年前
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大神总结的机器学习的数学基础,掌握这些足够
[图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [链接]
star2017
1年前
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AIQ - 干货 | 1400 篇机器学习的论文中,这 10 篇是最棒的!
[图片] 译者 | ang010ela 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号 ID:AI_Thinker) 【导读】在过去的一个月中, 作者从近 1400 篇有关机器学习的文章中挑选了最有可能帮助职业生涯发展的 10 篇推荐给大家(入选比率为 0.7%)。 ▌前言 这 10 篇文章涉及了 ....
star2017
1年前
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用户画像番外篇之用户活跃 / 用户价值度分析
超人赵,人工智能爱好者社区专栏作者 知乎: https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 传送门: http://www.6aiq.com/article/1536068531959 用户活跃、用户价制度分析的在数据分析师的日常工作中经常 ....
star2017
1年前
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「回顾」让机器读懂人类:揭秘机器阅读理解技术及应用
[图片] 分享嘉宾:****邬霄云 Naturali 奇点机智创始人兼 CEO 内容来源:DataFun AI Talk**《让机器读懂人类:揭秘机器阅读理解技术及应用》** 出品社区:DataFun 我们在今年百度举行的中文阅读理解大赛上拿了冠军,而且比第二名高出三个点左右;听到过许多的反馈,好多 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (二十九)-- 协同记忆网络理论及实践
协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统中经典的一类方法。协同过滤中比较经典的解法有基于邻域方法、矩阵分解等,这些方法都有各自的优点和缺点,本文介绍的方法-**协同记忆网络(Collaborative Memory Network,简称 CMN)**融合了不同协同过滤方法 ....
star2017
1年前
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写在博士旅程之前——前大疆创新技术总监杨硕
近日,大疆创新的 YY 硕(杨硕)在知乎上发表了一篇文章引起了大家极大的关注。此文介绍了作者本人去卡内基梅隆大学机器人学院攻读机械工程和机器人学的博士学位之前的心路历程。经授权,机器之心对此文进行了转载。 在完成 RoboMaster 2018 总决赛和参与 Mavic 2 发布会后,我离开了在大疆 ....
star2017
1年前
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