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关键词

浅谈

浅谈我于2020年8月受“第一届研讨会”的邀请,做了题为“最新的挑战和发展”的主题演讲。 所以,就必须把放回其所在的整体生态来进行审视和研究。传学术研究中的往往基于一个虚构的想环境。 把单一模块,和其他的模块页面放一起,都看做是达成产品最终目标的一生态中的一个元素,是解和开发的重要前提。对于多页面多模块的生态而言,有这么两个重要的挑战。 总而言之,把放到整个生态中进行思考并且解多个模块之间的关的重要挑战。 作为复杂的软件----这里要提到的最后一个的特性,也是的学术研究往往会完全忽视的,那就是往往是一个复杂的软件。这里面的复杂性来自于两方面。

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概述

从早期发展到现在,已经得到了很大的改进和完善,以不断地提高用户体验。尽管中许多都是非常复杂的,但其背后的基本思想依然十分简单。是什么? 首先,中的物品(在这个例子中物品就是电影)不会随着时间的移而改变,所以会越来越具有关联性。此外,通常中的物品都会比用户少,这减少了的处时间。 混合文章到目前为止所介绍的不同类型的都各有优劣,他们根据不同的数据给出。一些,如基于知识的,在数据量有限的冷启动环境下最为有效。 AI常用于人智能领域。的能力 – 洞察力,预测事件的能力和突出关联的能力常被用于人智能中。另一方面,机器学习技术常被用于实现。 因此,你应该转为使用具有更强大处能力的解决方案,如Spark或MapReduce。我希望我已经成功让你看到,实现一个简单而有效的中并没有什么复杂之处。

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    】深入:无需人特征程的xDeepFM

    】专栏历史部分文章:深入:召回深入:排序深入:Fairness、Bias和Debias 深入中的attention机制深入 :特征交叉组合模型演化简史深入:十大序列化算法梳作为【列文章的第十五篇,将以“xDeepFM”作为今天的主角,中科大、北大与微软合作发表在 KDD’18 的文章:《xDeepFM 背景介绍传交叉特征程主要有三个缺点,以下部分来自paper:获取高质量特征代价高昂大规模预测(比如:),存在大量原始特征(raw features),很难人抽取所有交叉特征人交叉特征不能泛化到在训练数据中未见过的交叉上 这样,在的领域,其中DNN是否是用于表示高阶特征交叉的最有效模型,仍然是一个开放问题。在本paper中,我们提供了一个基于NN的模型,以显式、vector-wise的方式来学习特征交叉。 然而,在中,输入特征是sparse、高维、没有明显地空间相关或时序相关。因此,multi-field类别形式被广泛使用。

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    务架构介绍(一)

    11.1 黑马头条务架构介绍1.1.1务在头条APP海量用户与海量文章之上,使用lambda大数据实时和离线计算整体架构,利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关 ,通过机器学习算法进行智能1.1.2 架构与务流1、用户的行为收集,务数据收集2、批量计算(离线计算):用户文章画像3、用户的召回结果、排序精选过程4、grpc的实时务流的搭建 缓存1.3 ,134,135, 136 web:137,138,139 导入过来,增量更新hadoop的hive数据仓库同步一份数据在集群中方便进行数据分析操作用户资料信息呢两张表:user_profile 、算法程师一起指定埋点需求文档2、后端、客户端 APP集成3、人员基于文档埋点测试与梳2.3.2.2 黑马头条文章埋点需求整埋点事件号: 停留时间 read点击事件 click曝光事件 2.3.4 supervisor 启动监听flume收集日志程序2.3.6 总结用户行为日志收集的相关作流程flume收集到hive配置supervisor进程管具使用2.1 离线画像务介绍文章内容标签化

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    列01:人智能与

    01 缘起前段时间给朋友整一个关于相关的知识教学体,刚好自身务中,预计明年初随着务规模增长,估摸着又要启动相关的项目了,所以也是趁机把相关的知识结构梳了一遍。 既然是重出“江湖”,先定他一个小目标,就先写个《列》,尽量能让不懂技术的朋友能看得懂看得爽(白话逻辑、原务场景),也希望能让搞技术的朋友看到的懂(给案例给代码),这是第一篇。 02 先聊人智能说之前先掰掰人智能,这个词估计大家能能听得懂,毕竟是风口上的名词,想没听过也难。那么问题来了,你觉得与人智能有什么关? 04 场景说了这么多篇逻辑论的东西,或许很多朋友依然对没有一个很场景化的认知,比如具体什么场景?具体什么形态? 07 最后本文大部分还是想以更直观可解的方式,表达什么是。在该列下一篇文章里,会解决中的一些基本常识,一些基本的逻辑,以及上面少量的问题解决,比如进入的是一个新用户怎么办?

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    】深入:Fairness、Bias和Debias

    作为【列文章的第四篇,将以的“Fairness公平性”作为今天的主角,会从四个方面来介绍Fairness的相关问题、解决方案、相关比赛和参考文献。 有一段时间没有更新这个列的文章,最近刚好没太多事情,Coggle也会加快更新相关的文章,希望能给大家带来帮助。一、Fairness相关问题什么是的公平性? ,但在诸如作信息之类的场景中有一定必要。 比如招聘网站上,求职者方的公平可能定义为:相同的学历、能力可以被类似的作,而不受国籍、种族等偏见;招聘方(在网站上投放招聘信息的公司等)的公平可能定义为:可以将他们的招聘信息给优质的求职者, 本质上是对过程的人干预,具体的权重设定与调整机制有赖于大量的分析和实验。 总的来看,中的bias有两大来源:输入数据与机制。在有些问题上,这两者是同时存在的。

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    会员攻击

    近年来,取得了良好的性能,成为使用最广泛的web应用之一。然而,通常接受高度敏感的用户数据培训,因此,中潜在的数据泄漏可能会导致严重的隐私问题。 本文我们首次尝试通过成员的角度来量化的隐私泄漏。相比传会员对机器学习分类器之下,我们的攻击面临两个主要区别。首先,我们的攻击是在用户级别上,而不是在数据样本级别上。 其次,对手只能从中观察到订购项目,而不能以后概率的形式预测结果。为了解决上述挑战,我们提出了一种新的方法,通过从相关项目中代表用户。 此外,还建立了一个阴影器,以获取用于训练攻击模型的标记训练数据。大量的实验结果表明,我们的攻击框架具有很强的性能。此外,我们还设计了一种防御机制来有效地缓解的会员威胁。

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    界hello world

    u.zip 导语笔者在当年上学刚刚接触物品问题时,使用的数据集就是MovieLens,那时候的课本上,大多使用传的协同过滤算法,基于相似用户、相似物品,来解决问题。 时至今日,市面上涌现了大量的机器学习相关书籍,解决物品问题的算法虽早已物是人非,然而MovieLens数据集,作为物品问题里的“hello world”,却仍然是学习,或者检验一个算法的不二之选 正文MovieLens,创建于1997年,是一个和虚拟社区网站,其主要功能为应用协同过滤技术和用户对电影的喜好,向用户电影。 协同过滤(英语:Collaborative Filtering),场景的一个常用思维,简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来用户感兴趣的信息--引用自维基百科。 的用户列表(基于物品的协同过滤)。

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    深入中的attention机制

    写在前面【】专栏历史文章:深入解YouTube算法​mp.weixin.qq.com深入:召回​mp.weixin.qq.com? 深入:排序​mp.weixin.qq.com深入:Fairness、Bias和Debias​mp.weixin.qq.com作为【列文章的第五篇,将以中的“attention 那么应用到领域又该如何解呢? 二、AFMAFM是较早期的将attention加入至作,它和NFM类似,也是属于对FM的改进,不同之处在于AFM在不同的交叉特征上应用了attention。模型结构如下图所示:? 4、缺点:序列模型比较高的训练复杂度,以及在线上断过程中的串行判断,使其在服务过程中延迟较大,无疑增大了其上线的难度,需要在程上着重优化。实验结果难以复现。

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    本文结构:常用方法 简介模型 cost, gradient 表达式代码实现应用实例参考: Coursera-Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 的 Recommendation 根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间,还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。 生活中的例子:喜马拉雅上根据我听过的书相关的内容,效果不错,的很多我都会订阅。Youtube上根据我看过的视频内容,如果我在追剧,它会把最新的剧集放在我首页,还有我可能感兴趣的电影。 还有很多例子和方法,以及冷启动等关键问题,大家看《实战》这本书,之前去听新浪微博的分享,这本书是他们部门的必备材料。----2. 基于内容,物品,用户的就是把相关的特征表达为向量形式后,计算它们之间的距离,根据相似度高的来为你。?

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    】基于内容的和基于知识的

    Recommendations, CB)也是一种界应用比较广的一种算法。 优点: 用户独立性: 在构建模型的过程中,仅仅只需要考虑当前用户信息即可; 透明度:通过显示地列出使得物品出现在列表中的内容特征或者描述,可以比较明确的解释是如何作的; 新物品:在没有任何评分的情况下 2、基于知识的(1)基于知识的概述 传算法(CB和CF)适用于特性或者口味相似的物品,比如:书籍、电影或者新闻。 缺点是:所谓的知识的获取比较难,需要知识整程师将领域专家的知识整成为规范的、可用的表达形式。 基于知识的技术需要主动的询问用户的需求,然后返回结果。 5、基于知识的总结基于知识的在协同过滤或者基于内容的技术有明显缺点的时候十分有用,并且能够很好的应用到大型的中,但是基于知识的还是存在着一列的问题: 基于约束的技术构建约束条件需要比较多的一个领域知识

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    架构治

    主要内容包括:务现状、趋势及挑战治的指导思想Flowengine架构应用Flowengine后的架构实例演示01务现状,趋势及挑战1. 务现状? ,它们都是早期应用在界的代表。 总体看来,的发展趋势是一个从无到有,从有到精的过程,不管是程,算法或者场景务都有了深入的发展。2. 务趋势? AI结合的越来越紧密。已经成为AI赋能的重要场景之一,如何构建一套对AI友好的,在技术上也是一个很大挑战。3. AI:当下的重要组成部分,其包含整个AI模型生成到服务的全生命周期。如何从层面支撑AI全生命周期以及如何有机集成进是一个挑战。

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    篇】--之测试数据

    一、前述线上模型部分根据用户的行为数据进行,相当于测试数据二、具体代码package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService

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    篇】--之训练模型

    将处完成后的训练数据导出用做线下训练的源数据(可以用Spark_Sql对数据进行处)insert overwrite local directory optdatatraindata row format 这里是方便演示真正的生产环境是直接用脚本提交spark任务,从hdfs取数据结果仍然在hdfs,再用ETL具将训练的模型结果文件输出到web项目的文件目录下,用来做新的模型,web项目设置了定时更新模型文件 LogisticRegressionWithSGD() 设置W0截距 lr.setIntercept(true) 设置正则化 lr.optimizer.setUpdater(new SquaredL2Updater) 看中W模型广能力的权重

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    个性化(四)--- 服务端

    怎样稳定高效提供服务,持续不断满足务需求,持续不断面对技术挑战,是每一个服务端开发同学应该持续思考,和持续不断优化线上服务。?         为了应对大型机构,特别是大型电子商务,需要持续不断优化,将单体程序进行横向纵向拆分,每个组织只维护自己的服务,每个模块可进行不断持续的升级优化,微服务将拆分,整个复杂度降低,并且每个部分 当下个性化面临问题和一般程序有一定差异性,一方面个性化意味着“千人千面”,每个用户用到数据都不一样,常规缓存策略失效,这就要求对程序不断优化已保证性能。          当下个性化正由策略主导,转型到由机器学习算法,深度学习算法,这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取,个性化服务比较核心指标召回率,准确率。 线上每分钟10万次访问实时拉取大量数据并且进行实时模型计算,是个很有挑战问题,面对问题我们怎么处呢?

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    评价:什么是好的

    文章作者:姚凯飞 Club Factory 编辑整:Hoh Xil内容来源:作者授权发布出品社区:DataFun注:欢迎转载,转载请注明出处什么是好的?佛陀没有定义过,人类也没有定义过。 :服务提供方与消费方的双赢是一个多方交互的复杂,有很多因素能够对的效果产生影响,本文试对这些因素中的一些代表性因素进行简单的阐述分析。 ▌宏观从宏观上来看,好的就是满足用户的需求,帮助其进行路径优化与兴趣发现。微观上来讲,好的一定是再为产品服务,不同的产品阶段,我们需要确立不同的目标及评价体。 再比如周末线上支付线下消费的产品销量会比作日高等。当然泛领域的信息送等一般也会考虑时间因子进行信息送 ( 短信 - email ) 。 有了定位就可以确定目标了,从之前的介绍来看,我们可以选择宏观与微观指标,长期与短期指标来驱动迭代。下一步就是方案选型,通过开发周期的限定下,明确重点,选择合的方案,并且预估一个合的目标值。

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    中的图网络模型

    :极验作者:Roxana Pamfil在互联网时代,无处不在。不仅可以向用户实体商品,还可以电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等,为用户提供量身定制的选择。 这些中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户 item。的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。 通过在这样的网络中进行边预测,可以解决两个重要的务问题:1、Recommendations ——我们应该给用户哪些新商品? 网络和社区结构网络是的抽象表示,其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。 一项重要任务是预测新的边,可以将其引入和针对性的促销活动。在计算性能方面,社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。 该 network 方法的主要优势在于它不受监督。

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    架构介绍

    一个算法从出现到在界得到广泛应用是一个长期的过程,因为在实际的生产中,首先需要保证的是稳定、实时地向用户提供服务,在这个前提下才能追求的效果。 当一个用户访问模块时,不可能针对该用户对所有的物品进行排序,那么是怎么解决的呢?对应的商品众多,如何决定将哪些商品展示给用户?对于排序好的商品,如何合地展示给用户? 架构介绍图14-1所示是通用架构图,主要包括:底层基础数据、数据加存储、召回内容、计算排序、过滤和展示、务应用。 基于用户对物品的行为数据构建特征程,同时进行相关的数据分析。数据在处之后存储到相应的位置(使用的数据一般存储在redis中),供实时调用。 特征分类在界的中,典型的特征主要分为以下四类。相关性特征:评估内容的属性与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。环境特征:包括地位置、时间。

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    【GNN】PinSAGE:GCN 在中的应用

    这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用,也是 GCN 在大规模级网络中的一个经典案例,为基于 GCN 结构的新一代 Web 级铺平了道路。 GCN 在中应用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 此外,作者还参考了引用中 Goyal等人的作,从而确保批处训练时能更快收敛,并有更好的泛化精度。 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 的技术大大提高了模型的性能和收敛速度,从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了的效果

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    特征程的万字

    作者丨gongyouliu编辑丨lily这是作者的第25篇文章,约2.2w字,阅读需120分钟 是机器学习的一个子领域,并且是一个偏程化、在界有极大商价值的方向。 具体来说,我们会从算法建模的一般流程、依赖的数据源介绍、数据处与特征程简介、常用算法之数据与特征程、数据与特征程未来趋势等5个部分来介绍相关知识点,期望本文的讲解能够让读者更加深入地依赖的数据源的特点 一、算法建模的一般流程 在引入数据源与特征程之前,我们先介绍一下算法建模的一般流程,这样我们就可以更好地解数据与特征程在整个务流程中的地位和作用。 图1:算法建模的一般流程从上图可以看出,数据和特征程在整个务流的起点,因此是非常重要的。 随着NLP、深度学习等AI技术的发展与成熟,我们现在有更多的具和方法来处非结构化数据了,也享受了这一波技术红利,在这些新技术的加持下,效果越来越好。

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