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2017年,机器学习在Quora的五大应用场景

作者 Nikhil Dandekar 关注 0 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 24 他的粉丝   发布于  2017年6月1日

2015年,Quora的工程主席Xavier Amatriain精彩地回答了Quora上的一个问题:“Quora在2015年将如何应用机器学习”。从那个时候开始,机器学习在Quora的应用得到了长足的发展。他们不仅更加深入地为已有的机器学习应用构建更大更好的模型,而且将机器学习技术应用到更广的领域。而在今年,Quora的工程经理Nikhil Dandekar在Quora上回答了类似的问题:“Quora在2017年将如何应用机器学习”。

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Quora文本语境演进分析

作者 谢丽 关注 10 他的粉丝 发布于  2015年12月22日

通常,人们提出的问题反映了人们在一个特定的时期内最感兴趣的内容。这可以是新近上映的电影的情节,也可以是对即将到来的总统大选的预测。近日,Quora数据科学家陶雯雯撰文介绍了他们如何运用自然语言处理(NLP)技术从提交到Quora的问题中挖掘用户感兴趣的内容。

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Quora数据科学家和机器学习工程师是如何合作的

作者 谢丽 关注 10 他的粉丝 发布于  2015年12月18日

数据科学家和机器学习工程师如何有效协作是一个困扰许多公司的问题。在前不久于旧金山举行的MLConf大会上,Quora工程副总裁Xavier Amatriain介绍了他们应对这一问题的方法。近日,他又援引Quora数据科学家William Chen的说法进一步阐述了Quora的做法。

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Quora是如何应用机器学习的?

作者 谢丽 关注 10 他的粉丝 发布于  2015年12月1日

Quora是一家以“分享和推动全球知识增长”为己任的网站。Quora希望提供一个高效且有吸引力的知识分享平台,其许多功能(如答案排序、订阅讯息排序、主题推荐、用户推荐等)都使用了机器学习算法,而且针对不同的场景选用了不同的机器学习模型(如逻辑回归、弹性网络、梯度步进决策树、随机森林等)。

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Quora:代码质量和发展速度可以兼得

作者 张天雷 关注 4 他的粉丝 发布于  2015年8月11日 1

对项目开发团队而言,同时维护高质量代码和高速代码发展速度是一件十分困难的事情。然而,Quora网站却能够兼得代码质量和发展速度,保证了网站了长期快速发展。本文就Quora二者兼得的原因进行了分析。

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