腾讯云开发者社区-腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

IT技术精选文摘

专栏作者

542

文章

762502

阅读量

136

订阅数

一文讲述如何将预测范式引入到机器学习模型中

机器学习人工智能深度学习推荐系统分布式

随着人工智能的持续深入，深度学习技术在多智能体学习、推理系统和推荐系统上取得了很大进展。对于多智能体来说，预测能力有着关键性的作用。一个训练有素的智能体已经能骗过智商正常的人类了！你可能不会相信，仅

2018-06-22

5140

MILABOT：基于深度强化学习打造聊天机器人

强化学习机器人机器学习编程算法

下面，我们介绍论文的主要思想和创新之处。系统概览早期的对话系统主要基于由专家人工制定的状态和规则。而现代对话系统通常使用组合学习的架构，将手工定制状态和规则组合到统计机器学习算法中。由于人类语言的复杂性，在构建在开放域对话机器人时，最大的挑战在于无法枚举所有可能的状态。 MILABOT完全采用基于统计机器学习的方法，在处理和生成自然人类对话中做了尽可能少的假设。模型中每个组件的设计使用机器学习方法优化，通过强化学习对各个组件的输出进行优化。其灵感来自于组合机器学习系统，即由多个独立的统计模型组成更好的学

2018-05-30

7320

使用Kafka在生产环境中构建和部署可扩展的机器学习

机器学习 apache 游戏深度学习

生产环境中使用Apache Kafka的可扩展的机器学习智能实时应用程序是任何行业的游戏规则改变者。机器学习及其子课题深度学习正在获得动力，因为机器学习使计算机能够在没有明确程序设计的情况下找到隐藏的见解。分析非结构化数据，图像识别，语音识别和智能决策需要此功能。这与使用Java，.NET或Python的传统编程有很大的不同。虽然机器学习背后的概念并不新鲜，但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都可以构建强大的分析模型。任何行业都有大量的使用案例，通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型来增加收入，

2018-05-30

1.3K0

大规模异构网络数据融合

数据结构机器学习

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

2018-05-30

9020

Facebook 的应用机器学习平台

机器学习是Facebook许多重要产品和服务的核心技术。这篇论文来自Facebook的17位科学家和工程师，向世界介绍了Facebook应用机器学习的软件及硬件架构。本着“赋予人们建立社区的力量，使世界更紧密地联系在一起”的使命，到2017年12月，Facebook已经将全球超过二十亿人连接在一起。同时，在过去几年里，机器学习在实际问题上的应用正在发生一场革命，这场革命的基石便是机器学习算法创新、大量的模型训练数据和高性能计算机体系结构进展的良性循环。在Facebook，机器学习提供了驱动几乎全部用户服务

2018-04-08

2.3K0

微信的机器学习与人工智能应用实践

微信机器学习人工智能小程序

作者介绍张重阳，微信小程序商业技术负责人。2014 年加入微信，先后负责用户画像建设，lookalike 人群定向，微信斑马系统，小程序广告系统，小程序商业化技术，专注于自然语言处理，计算广告，机器学习，数据变现等技术方向，加入微信前曾就职于微软、科大讯飞从事自然语言处理、语音、搜索推荐、计算广告等技术研究

2018-04-08

9760

深度解析京东个性化推荐系统演进史

大数据机器学习系统架构

在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。随着业务的快速发展以及移动互联网的

2018-01-30

2.1K0

机器学习简介

人工智能机器学习

在直接进入机器学习的范围之前，让我们从单词的含义开始。这可能看起来很明显，但最好一开始就从其含义入手。机器是包含一个或多个能够转换能量的零件的工具。机器通常采用化学，热学或电气方式，通常是机动化的。

2018-01-30

5170

机器学习之预测分析模型

机器学习人工智能数据处理

介绍预测分析是基于以前收集的数据来预测未来的结果。它包括两个阶段：训练阶段：从训练数据中学习一个模型。预测阶段：使用模型预测未知或未来的结果。预测模型我们可以选择许多模型，每个模型都基于一些与数据底层分布有关的不同假设。因此，我们对所要讨论中的两个一般问题感兴趣：1.分类 - 关于预测类别（一个离散的值，有限的，没有排序的），以及2.回归-关于预测一些数值的量（一个连续且有序的无限值）。对于分类问题，我们使用“虹膜”数据集，并从其萼片和花瓣的“宽度”和“长度”测量中预测其“物种”。以下是

2018-01-30

8K0

基于Redis的推荐系统开发

云数据库 Redis 机器学习系统架构

介绍推荐系统并不总是需要用到复杂的机器学习技术．只要手头上有足够的数据，你就可以花很少的功夫开发一个推荐系统．一个最简单的推荐系统可以只是从用户感兴趣的表中查找所需要的推荐信息．当你已经有很多用户和其行为的数据时，使用协同过滤就是一个简单的推荐方案．例如，对于一个运用了协同过滤推荐算法的电子商务网站，你就可以知道哪些购买过睡袋的用户也购买了手电筒，灯笼和驱虫剂．而基于内容的推荐系统则进一步，它具有强大的预测功能，如基于用户的交互就能预测一个用户想要什么．本文将演示如何使用Redis基于用户的兴趣和协同过滤

2018-01-30

3.8K0

深入浅出之机器学习入门

人工智能机器学习

在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进

2018-01-30

6310

没有更多了

社区活动

腾讯技术创作狂欢月

“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！

Python精品学习库

代码在线跑，知识轻松学

博客搬家 | 分享价值百万资源包

自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼

技术创作特训营·精选知识专栏

往期视频·千货材料·成员作品最新动态