展开

关键词

阅读】大数据发展态势与典

随着美国互联网和德国4.0等制造智能化转战略的相继实施,大数据日益成为全球制造挖掘价值、动变革的主要抓手。 ? 先进制造企基于大数据的,把产品、机器、资源和人有机结合在一起,动制造向基于大数据分析与基础上的智能化转。 经过 三年的发展,随着信息化和化融合的不断进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展,很多已经进入大数据实践阶段。大 方面走在前列。 4 大数据的典   大数据可广泛于企整个生产过程。下面按照企生产过程的研发设计、供链、生产制造、营销与服务环节,对大数据的场景及其进行探讨。 ? 在产品售出服务环节,数据动企创新服务式,从被动服务、定期服务发展成为主动服务、实时服务。

42380

|AI语音技术场景及库概览

近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。 今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的,并奉上对~ 语音识别技术 语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础 智能控制车辆等技术已经开始批量进入生产,百度、科大讯飞等公司都有对的合作车,进行智能车机落地。 ? ? 除上述方向,语音识别技术落地场景多种多样。 语音技术也是深度学习算法程师从的重要方向之一,那么哪些框架里能找到语音识别呢? 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别。 这次小伙伴们已经了解语音技术的,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

76910
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【GNN】PinSAGE:GCN 在系统中的

    这篇论文是 GraphSage 一次成功的,也是 GCN 在大规级网络中的一个经典案例,为基于 GCN 结构的新一代 Web 级系统铺平了道路。 GCN 在的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练,对此论文提出了以下几种改进措施: 「动态卷积」:通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积,从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要 ; 「生产者-消费者批处理构建」:通过 mini-batch 来确保在训练期间最大限度的利 GPU; 「高效的 MapReduce」:实际一种高效的 MapReduce 通道于分发经过训练的以生成数十亿节点 2.4 Efficient nearest-neighbor lookups 作者主要通过计算 query 和 item 的 Embedding 向量的 k-近邻来进行。 除了保证高度可扩展性外,作者还引入 Importance Pooling 和 Curriculum Learning 的技术大大提高了的性能和收敛速度,从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了系统的效果

    70020

    pyspark做movielens特征

    前面文章讲了如何使pyspark做特征程 这篇文章我们来讲讲,如何使pyspark为做特征程。 同样的,我们将使movielens数据集,我们需要进行Sample Label、Movie Features生成以及User Features的生成、最后再split Train&Test Samples return 1990 else: yearStr = title.strip()[-5:-1] return int(yearStr) 3.2 电影类特征 取前3个类标签作为特征: samplesWithMovies3 = samplesWithMovies2.withColumn('movieGenre1', split(F.col('genres ,我们主要对历史近100条数据内的户观影行为进行相关的特征处理。

    33730

    首家强化学习大规落地,快手是如何做到的?

    智能技术正被科技公司广泛在产品中,谷歌等公司已在搜索引擎中加入了 BERT 这样的预训练,而强化学习这种需要耗费大量算力的方法也已成为快手系统的核心。 期间从 0 到 1 建立核心算法团队,主要作之一是主导了强化学习技术在快手等核心务的落地及大规。 今天当我们在刷快手的时候,我们会获得什么样的体验? ? 在快手的核心算法团队,AI 科学家和算法程师们一直在不断迭代的核心技术,打造界最前沿的算法、技术能力,希望给户带来最好的内容体验。 快手团队在界率先落地了基于强化学习技术的系统,基于强化学习的已在为数亿户提供日常的服务。它可以更精准、更实时地捕捉和满足户的兴趣,并带来更好的内容多样性。 快手成为了强化学习技术的先行者。在系统哪个阶段强化学习技术,该采哪类强化学习算法,强化学习的在线训练框架该如何设计等等,这些问题都是从零开始探索的。

    73020

    你想知道的网易云音乐架构解析,都在这里!

    本文选自网易云音乐算法负责人-肖强前辈在全球人智能峰会上的分享,主要介绍了三方面:关于网易云音乐,AI算法在音乐中的AI场景下的音乐思考。 本文将从三个方面介绍AI算法在网易云音乐中的: 关于网易云音乐 AI算法在音乐中的 音乐场景下的AI思考 ---- 关于网易云音乐 关于网易云音乐的介绍就不多说了,相信大家都知道这个产品 但是这个产品里边也有很多其他的务,如下这些。当然也会在各个务线进行,最大化的提高户体验。 ? ? ? AI算法在音乐中的 ? 几乎所有的系统或者务系统的分析和底层数据支持都离不开户的行为日志,在对基础的日志进行ETL处理之后,进行数仓的存储,画像,特征程等均基于这个日志来进行构建。 PS:不过在这里小编要提醒的,做排序要一步一个脚印,一步一步来,我们不可能在建设系统之时,直接上深度学习,因为只有经历过每个阶段的排序,我们才能更好的去理解务,去提升务。 ? ? ?

    2.5K30

    智能普及,你要失了?

    阅读字数:2738 | 7分钟阅读 摘要 随着人智能(AI)的突飞猛进,人们普遍担忧AI会替代人类劳动,影响就。 这种方式不但费时费力,而且受限于户对行、企和专的了解。而我们的系统,通过运大数据和机器学习技术,已经可以为户提供更丰富更好的个性化职位选择。 尤其是在企HR方面,因为企会更加的保守,他们通常不希望在列表内出现一些对该行作没有经验的人。 /算法超参数 做过机器学习的人,该都知道机器学习和算法都是有超参数的。比如神经网络就需要去定义它的层数、以及每层的神经元数量等等。 这里面到一个效概率,其基础是高斯过程回归。

    29020

    OReilly纽约AI Conference“游记”:AI加速落地,强化学习更受关注

    AI中遇到的问题,以及在界的情况。 越来越多的深度学习和机器学习被运到企里面,当前企面对的AI三个常见的问题分别是:如何部署、如何动绩效但保持管理成本以及如何对未来所需的不确定性和变化。 另外他还提到,现阶段的deep learning和AI是可以CPU实现完成的。 ? 在CPU上实现AI,3年时间经历了3个阶段的变化。 接下来Gadi分别聊到intel是如何帮助四家公司在图像识别、系统、NLP等领域基于CPU智能和深度学习优化企解决方案。 ? Philips在医疗领域的图像识别案例 ? Taboola在内容系统的 ?

    33930

    户行为序列

    图1 序列与非序列 序列在我们的日常生活当中也存在着不少场景。比如金融交易中的股票涨跌预测以及自然语言处理中的语言。 ——MLP—— 下面即谈下可以在序列中使。首先第一个是 Multi-layer Perceptron ( 多层感知机 ),也是结构相对简单但在界运比较广泛的深度。 将循环神经网络运户行为序列建的一个作来自论文[7]:将 GRU ( Gated Recurrent Unit ) 运户会话上下文当中。 Youtube 也上线了 RNN [18]并且在中融合了的上下文信息来完成视频。图15摘自论文[7],描述序列中每个时间步如何 GRU 来预测户对物品发生行为的概率: ? 读者可以比较界和学术界发表的论文即可看出,界使大部分情况下都更简单易扩展,更多注重数据和程实践。

    3.2K41

    知乎CTO李大海:谢邀,来分享下内容社区的AI架构搭建与

    AI 团队自成立以来,为各种不同的务提供了非常多的。随着时间的移,也产生了一些痛点。 zai-serving 是预测 / 块,加载 zai-model 块训练出来的来进行断服务。可以支持传统和 NN 。 封装了训练、预测、评估、输出;只需要关心本身。 基础 AI 架构的主要场景,一般是各种离线的数据处理场景。在典的线上场景中,我们也正在形成统一框架。 统一 AI 架构 当越来越多的务都需要服务时,我们开始了统一框架的作:我们期望通过统一 Ranking 框架,将系统全局排序阶段的技术统一,降低开发和维护成本,提高效率。 ? 知乎的统一框架包括以下块: 统一的完备的数据 schema,打通各务线的数据,减少重复特征数据的落地成本,并成为统一框架的标准输入。

    3572017

    何为敏捷大数据与敏捷AI

    这些户和产品进行特征刻画,最终提供给计算、排序、过滤得到最终的列表。 这些产品数据流可以通过其他渠道汇总进入企实时数据平台之中,并提供给产品画像进行产品特征的重构,最终提供给进行产品。 在上图中企实时数据平台扮演了为提供实时数据的重要任务。 另外wormhole支持流上处理,很适合接入产品画像户兴趣对产品与户的特征进行实时刻画,这些特征经过存储后由moonbox根据需要进行抽取,输入得到需要的列表,最终返回给交互端 整个过程灵活、便捷地整合了多种不同开源平台以快速搭建实时数据,还可以根据需要随时切换开源选,支持快速迭代试错,结合已有的算法就能够迅速支持实现智能户产品实时这一场景。

    34020

    AI、学实践、探未来,亚马逊云科技AI在线大会报名开启!

    在此分论坛中,来自亚马逊云科技的资深专家们,将为您解读亚马逊云科技如何借助AI实现务价值、助力企创新变革,带您领略无人商店创建、视频个性化引擎演进的关键力量。 解锁分会场2: 人智能赋能企数字化转 AI不是孤立的单元,要深度融入才能创造企价值、动社会进步。 在此分论坛中,您将了解到AI质检、销售预测、系统和强化学习等诸多务场景中的最佳实践。 不管是深度学习框架,还是自动机器学习,从图神经网络到优化,还有这些最新机器学习与技术落地的情况,快来这里邂逅开源世界的“大神”! 在此论坛中,合作伙伴音智达、伊克罗德和中科云谷等实力公司将分享利Amazon SageMaker等高级技术,实现供链优化和预测、智能制造、物联网、图像处理和情感分析等领域的最佳实践,以联合之势动技术创新

    17430

    2018苏州GTC会议笔记主题演讲可解释性、鲁棒性和公平性:THUIR 个性化研究进展 机器学习的发展和行前景 TensorFlow 加速 AI [CH

    ] 系统在人们日常生活作中发挥着越来越大的作,电子商务、社会媒体交流、信息流浏览中个性化都是必不可少的部分。 一方面庞大的户群使得系统面对处理极大规交互数据的挑战,另一方面个性化的需求又为系统带来稀疏和缺失数据的困难。 这个报告将介绍我们清华大学信息检索课题组在个性化中基于深度学习开展的一些最新研究作进展,包括的可解释性、户满意度研究、以及面向冷启动问题的融合协同过滤和内容的统一等。 可解释性,对于户来说,为什么你给我这个结果, 对于程师来说,为什么这个好,算法,户矩阵,和商品矩阵,为什么这个商品的得分高。 A104-105) 将研究项目到生产当中facebook ,机器翻译,图片转化为语音,小助手,户上传视频生成title,增强现实。

    49840

    AI+云计算=更好的企运营?

    多场景,赋能企运营 个性化引擎能够在多种互联网务场景中,目前已在新闻、电商、音频、直播等多个领域,帮助企赢得优异的户体验与更强的收益能力。 基于大规的机器学习在直播务场景中提供预测服务,结合某直播平台务后,直播点击率、户和主播匹配度、打赏金额均获得了不同程度的提升。 定制化大规的深度学习,为不同务场景专属定制的机器学习,更精准,更敏捷,更高效。 实时更新,超高维机器学习实时更新,随户反馈实时进行优化,越来越懂户,得以实现每个户的“精细”运营。 在未来,UCloud将继续贯彻“CBA”(Cloud,Bigdata,AI)三位一体发展战略,帮助企构建人智能能力、完成人智能、享受人智能价值。

    555110

    快手刘霁:AI基础能力决定每个公司AI的迭代和落地效率丨MEET2020

    图像、声音、语言是三个重要的信息来源,AI各种主要是围绕这三个方面开展,而AI的基础能力正是这三个方面所共需的能力,主要包含AI的训练和理两个部分。 我们做了很多系统性的作,比如说系统有我们有自研的Kuiba和Persia等,Persia在内先驱性地GPU来做广告系统,比CPU提高了600倍的效率。 AI理在快手有非常重要的意义和作AI研究特别关心的一点是的准确率,而在快手这样场景下,无论是变脸还是变声玩法,我们大量的AI能力最后都体现在手机上,除了准确率之外,还有两个因素也特别重要 训练和理,这两块是我们在AI基础能力方面的建设,在此基础之上,我们可以将AI到很多不同的场景。快手是一个内容公司,聚焦于内容,我们做了不同维度场景的划分。 首先数据量非常大,TB级别的量,万亿级别的特征值,千亿级别的,我们到了深度学习的方法。 另外强化学习在其中的蛮有意思,我们做视频的时候,每次的并不是一个视频,而是一组视频。

    40510

    响铃:进入深水区的母婴行AI成了新的催化剂?

    正如,宝宝树的AI开始于婴儿哭声的识别,一定是在过去大量的数据和经验积累之上,白手起家贸然去寻找这么多“哭声”对症训练AI,可不那么简单。 2 母婴内容不是信息流,AI有内容、具与产品三个层面 在AI如何方面,内容显然是互联网母婴产品AI的一个重要方面,但从母婴行本身的属性来看,仅仅有精准的是不够的,在内容、具与产品三个层面 3 回归商式,母婴+AI还有两大痛点 除了AI有的三个层面,母婴+AI最终也需要回到商式,如何更好地做大、盈利是现实问题。而这方面,母婴+AI还有两大痛点。 这反映出,那些到位、被真正需要的母婴实体/服务产品,没有户会选择拒绝,电商转化不行,或者户诟病广告太多,根本都是机制不行所造成。 ? 2、跨板块成母婴商式常态,AI如何跨界? 宝宝树的AI基本打通了不同块,其个性化能够实现跨务进行,且千人千面根据户需求导向不同的板块,实现AI的枢纽化集成。

    16630

    孙玄:转转如何打造AI程架构体系

    图5 “革命时代”架构图 如图5所示,在“革命时代”排序层发生了较大变化,引入了统一的机器学习排序。 如果要引入机器学习排序来排序,就需要一些基础设施支持,所以“革命时代”增加了统一召回服务层,涉及统一召回服务和统一特征服务。 “革命时代”的架构做到了特征、的实时化,秒级捕捉到户对商品变化再针对性商品,进而提升转化率。除此之外,架构内部做到了组件化,可以自定义DSL和灵活编排组件。 电商AI体系未来 关于电商AI体系未来到底该如何演进的问题,孙玄表示,本质还是解决好商品的匹配(召回问题)和排序(如图12)。排序方面,排序集相对少,架构挑战不大。 孙玄表示,从两方面着手:一方面是提升质(如图13),通过在召回层更加复杂的深度学习,提升商品召回的准确度;另一方面是扩大量(如图14),扩大匹配商品候选集,尽可能匹配出近全量的商品数据。 ?

    86620

    如何成为人智能(AI)产品经理

    但是有了个性化系统这个AI,就可以做到千人千面——每个人看到的都是自己感兴趣的。 以前花多少钱花多少人都解决不了的问题,现在通过一个系统,一个算法的大众化的就解决了。 AI在医疗诊断领域里,很多,比如可以根据输入的历史数据生成一个,来判断这个病人是有糖尿病还是没有,有糖尿病的风险有多大。这样就通过AI的方式解决了糖尿病或者心脏病检测的问题。 这些产品都在共一个的逻辑,共有一套的基础设施,所以本质来说也是一个toB的服务。 更典的toB的例子是图灵机器人,它给很多企提供客服服务。 基于 AI系统设计 再举一个AI产品经理具体作的例子:我们刚开始做AI务的时候,只知道AI,但并不知道怎么。只能去不断地在了解和认知市场。 ? 成本、周期和最后收益的不确定性非常大,所以目前我们还得持续的观察 当然也有一些,比如上的残次品和正品的检验识别,就是AI案例。

    1.1K51

    相关产品

    • 腾讯云 TI 平台 TI-Insight

      腾讯云 TI 平台 TI-Insight

      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券