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国美推荐引擎与算法持续部署实践

作者 杨骥  发布于  2018年3月24日 作者 杨骥 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月24日

电商平台中,个性化推荐是提高用户购物体验的关键组件。作为国美在人工智能领域的重要试金石,“推荐系统如何做好算法的持续部署”是一个非常有挑战性的问题。本次分享以国美推荐引擎提升自身训练和决策能力的升级历程为主线,介绍了流式计算引擎、特征多级存储系统、机器学习算法的演进、A/B测试系统、算法和特征的双链路监控、深度学习模型的实践部署等内容。同时还探讨了国美在人工智能领域未来的发力点。

40:18
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机器学习算法在瓜子二手车的实践

作者 魏旋  发布于  2018年3月23日 作者 魏旋 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月23日

瓜子基因库是瓜子智能平台的一项基础能力,了解用户,了解车源,了解他们之间的关系是进行资源优化的前提。售出概率预测是其中一个难点,因为需要非常精确,才能保证盈利性,而数据集的积累又无法短期内提高。 通过结合人的经验和机器学习算法,瓜子实现了精确预测售车概率,支持了预付款式的业务模式。人工经验与机器能力结合,发挥各自的优势,是瓜子探索的一个重要领域,我们将分享我们的探索心得。

41:47
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算法无处不在:Hulu当今和未来的技术架构

作者 诸葛越  发布于  2018年2月4日 作者 诸葛越 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年2月4日

Hulu 是一家国际领先的视频平台,提供优质电影,电视剧点播节目,和ESPN, FOX, CNN, HBO 等各大电视网络的直播节目,在美国有数千万付费用户。Hulu 技术架构最为先进的一点是人工智能和机器学习算法的广泛应用:在个性化内容推荐,搜索,视频内容理解,视频传输和播放,广告预测和定向,安全检测,决策支持,甚至视频编辑和客服系统。

39:46
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小米品牌广告引擎和算法实践

作者 宋强  发布于  2017年4月4日 作者 宋强 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年4月4日

品牌广告是小米商业化的重大战略方向,在小米视频、音乐、浏览器等多个媒体广泛投放,广告样式也越来越多样,开屏、视频、信息流等。品牌广告主对投放的需求也日益复杂和多样化,精准定向、频控、跨媒体投放、预算平滑等使得品牌广告投放引擎和算法面临着诸多挑战,包括流量预估、库存管理和在线投放算法等。本次分享将介绍小米品牌广告引擎与算法实践,包括系统架构和各种离线和在线算法。

40:14
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Fregata: 基于Spark的无参数快速大规模机器学习算法库

作者 张夏天  发布于  2017年1月22日 作者 张夏天 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年1月22日

大规模机器学习一直是目前机器学习研究和应用的前沿领域, TalkingData的业务也需要大规模机器学习能力的支撑。大规模机器学习主要的两个挑战是训练速度和调参。为了解决这个问题,我们在算法的优化上做了一些工作,找到了无参数的机器学习优化方法,并且对于大多数问题,基本可以做到过一遍数据收敛。

46:55
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外卖商家排序的算法演进

作者 温赟  发布于  2016年10月8日 1 作者 温赟 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年10月8日 1

本次分享会介绍外卖商家排序在机器学习应用的演化道路上遇到的各种算法挑战;重点介绍外卖业务下用户行为特征,构建外卖排序解决方案过程中各种任务的优先取舍,在应用算法的过程中碰到的业务挑战以及建模经验,并给出下一步技术应用方向的展望。

37:19
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蘑菇街电商算法演化:从爆款模型到个性化模型

作者 陈春丽  发布于  2016年5月23日 1 作者 陈春丽 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年5月23日 1

蘑菇街经历了从一个导购平台到社会化电商的巨大转型,研发团队一直在根据业务环境探索合适的算法模型,我们从爆款模式开始逐步演化到个性化模型,在这个过程中我们遇到很多业务和系统上的挑战。在解决问题的过程中,思考和创新方面的经验将是本次分享的主要内容。

40:46
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Parser组合子——从玩具到专业工具

作者 施凡  发布于  2016年1月27日 4 作者 施凡 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年1月27日 4

本次演讲将从一个数行代码就能写出的,优雅漂亮但不实用的玩具级Parser组合子开始,逐渐增强为带有错误恢复,并且支持全部上下文无关文法,甚至是歧义文法的专业级Parser组合子的过程,着重展示了成熟语法分析的算法与现代语言相结合的设计理念。

41:21
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如何让机器学习得更快——深度学习并行训练算法浅析

作者 鹿晓亮  发布于  2015年7月29日 作者 鹿晓亮 关注 0 他的粉丝  发布于  2015年7月29日

本演讲为大家揭开基于深度神经网络人工智能的深度学习平台的神秘面纱。

26:47
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天猫推荐算法实践

作者 张奇  发布于  2014年6月22日 作者 张奇 关注 0 他的粉丝  发布于  2014年6月22日

天猫是国内最大的B2C 电商之一,在天猫的消费者导购链路中,搜索和推荐是并驾齐驱的两个最重要的环节。 目前整个推荐引导的成交在天猫基本可以占到20%,每天有近1千万用户点击推荐投放的内容。所以推荐准确性、及时性、新鲜度都会很大程度上影响消费者的体验。本次分享主要会从天猫推荐业务、推荐算法框架的设计、机器学习算法的应用等角度来总体介绍,同时会介绍一下阿里大数据竞赛的进展(也即天猫推荐算法大赛)。

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