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    小团队撬动大数据——当当推荐团队的机器学习实践

    10月15日20:30,CSDN人工智能用户群邀请当当个性化推荐开发经理张相於深度分享当当推荐团队的机器学习实践经验,并与群友就相关问题进行交流互动。 本次分享的特色为更侧重“面向过程”——在构建系统时的一些实践,一些坑,以及如何从坑里爬出来,以及“小团队”的因素。 当当机器学习系统是在结果排序中发挥作用的。根据张相於介绍,当当构建机器学习系统过程中踩过的坑主要包括六个:只见模型,不见系统;不重视可视化分析工具;过于依赖算法;关键流程和数据没有掌握在自己团队;团队不够“全栈”;巨型系统。他一一给出了诠释。

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