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借助TensorFlow在CTR预估中快速落地DNN
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| 作者 李珂 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年1月20日 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。
36:42

概要
本次分享将介绍vivo如何填补这个gap,搭建一个每日能够稳定运行每日3000万日活,超百亿次预估的系统。其中的内容包括硬件选择(GPU or CPU,CPU内存比)、TensorFlow分布式方案的选择(Docker or Hadoop)、TensorFlow HA方案的选择、TensorFlow在训练大规模模型的坑(HDFS IO等)、如何设计网络减少DNN的线上计算量、基于serving的线上预测服务的架构等。

个人简介

李珂,2010年博士毕业于美国德州农工大学,主攻数据挖掘、统计学习方向。加入vivo前在华为大数据产品部任首席数据科学家,负责金融行业的数据挖掘解决方案设计和落地。加入vivo后组建了互联网业务的AI算法组,现在主要负责广告、推荐、搜索、NLP、图像算法。现在这些算法已广泛支撑vivo浏览器、应用商店、游戏中心、i音乐等APP。

AICon全球人工智能与机器学习技术大会是由极客邦科技InfoQ中国主办的技术盛会,大会为期2天,主要面向各行业对AI技术感兴趣的中高端技术人员。大会将重点关注人工智能的落地实践,与企业一起探寻AI的边界。在AICon上,你将会看到国内外知名企业的人工智能落地案例,也能与国内顶尖的人工智能专家探讨相关的技术实践,使企业可以根据最佳实践确定自己的选型方案,并提前预估相关的风险和收益,实现技术落地。

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