选自arXiv 作者：Dongyeop Kang等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李亚洲、李泽南 在人工智能领域，会议论文是证明研究人员学术水平的重要一环。是否存在一些「技巧」可以提高论文被大会接收的几率？人工智能是否可以帮助我们？近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）研究者们收集了上万篇 AI 顶级会议的接收/被拒论文，并使用机器学习工具进行分析，获得了一些有趣的结果。最后，当然……这一研究的论文已经被即将在 6 月 1 日于美国举行的自然语言处理顶会 NAACL 2018 接收。 项目
布朗大学计算机科学系教授、机器学习研究者、2018 年 ACM Fellow 迈克尔 · 利特曼（Michael L. Littman）在 ACM 通讯上发文斥责「部分学者正在威胁计算机科学研究的诚实性」。他在文章中指出了同行评审中可能普遍存在却无人注意到的学术道德乱象：论文作者串通一气，不择手段使自己的论文被接收。
今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，翻译过来就是DeepFM：一个基于深度神经网络的FM模型。这篇paper的作者来自哈工大和华为，不得不说在人工智能领域的很多论文都是国产的，作为从业者还是非常欣喜能看到这点的。
已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？
当处理一个新的机器学习问题时，没有办法从一开始就知道解决方案是什么，除非各种不同的实验被尝试和测试。随着时间的推移，我们通过各种不同的技术和方法，确认在机器学习项目中什么是有效的，什么是无效的。以下总结了5个步骤希望对你有帮助。
个性化推荐的目标是连接用户与内容、提升用户体验和优化内容生态。为了实现以上目标，算法需要理解内容，了解平台上可用于推荐的内容；同时也要理解用户，了解用户的兴趣爱好，从而进行精准推荐。
GPT想必大家已经耳熟能详，当我们与它进行对话时，通常只需要关注自己问出的问题（输入）以及GPT给出的答案（输出），对于输出内容是如何产生的，我们一无所知，它就像一个神秘的黑盒子。
作为一名程序员，我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理，本文则旨在帮助大家了解 AI 模型的底层机制，让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手，更加适合没有 AI 基础的小伙伴们。
作者 | PATRICKRILEY 选文 | Aileen 翻译 | 任杰 范玥灿 校对 | 霍静 ◆ ◆ ◆ 前言 许多年来，我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。经常需要我们对一些乱七八糟的结果来赋予意义，对日志记录的操作来挖掘新现象，验证别人的分析，以及用于解释用户行为的度量指标。有些人似乎天生就擅长做这种高质量的数据分析。这些工程师和分析师常常被描述为“谨慎”、“有技术”。但实际上这些形容词是什么意思？您怎么做才能赢得这些标志？ 为了回答这些问题，我将Google公司的经验整理进一篇文档，并得
今天学习的是阿里 2020 年的工作《Deep Match to Rank Model for Personalized Click-Through Rate Prediction》。
在张本宇看来，AI是一种很好的技术，而各行各业的发展也提供了很多的需求，但是这两者之间并不是简单利用AI工具就能解决的。 如同此前的互联网+，随着语音识别、计算机视觉等人工智能技术的出现，当技术渐趋成熟，如何实现商业化落地就成为了一个难题。而对于企业来讲，随着智能化时代的到来，如何运用这些技术改变自己、避免被时代的潮流所淹没也是一个问题。 “打造行业与人工智能之间的桥梁”，在云脑科技的首页，镁客君第一眼看见的就是这句话。细细想来，我们不禁想问，桥梁出现之前的断层是什么？这座桥梁又该如何打造？带着这样的问题，
为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法？
好不容易学了一个深度学习的算法，大家是否比较爽了？但是回头想想，学这个是为了什么？吹牛皮吗？写论文吗？参加竞赛拿奖吗？ 不管哪个原因，都显得有点校园思维了。 站在企业的层面，这样的方式显然是不符合要求的，如果只是学会了，公式推通了，但是没有在工作中应用上，那会被老大认为这是没有产出的。没有产出就相当于没有干活，没有干活的话就……呃……不说了。 下面就给大家弄些例子，说说在互联网广告这一块的应用吧。 一． 对广告主的辅助 1.1基本概念 互联网广告的广告主其实往往有他们的困惑，他们不知道自己的目标人群在哪里。
AI 科技评论按：本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了作者本人指点和审核，在此表示感谢。 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技
大家好，我是零一。这一篇给大家介绍聚类/分类。 我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。 我们先讲一讲聚类。 上一篇的探索关系，很多朋友反映说非常有趣，这一篇，聚类分析也是相当有趣的。 聚类分析简称聚类，俗话说物以类聚，人以群分，聚类就是划分子类的过程。算法上面多用k-means和k-medoids，当然，大家可以跳过这些算法的过程，用程序来完成即可。 说简单一点，通过聚类，可以将我们的数据进行分类，并且描述每个类的特征。 聚类应用非常广泛，包括在电商领域的应用也是多不胜数。比如 （1）对客户数
BYOL是Boostrap Your Own Latent，这个无监督框架非常的优雅和简单，而且work。收到了很多人的称赞，上一个这样起名的在我认知中就是YOLO。两者都非常简单而优美。
摘要：行人重识别（Person Re-Identification，简称Re-ID），是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术，在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEE TPAMI综述论文 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》，该文作者来自武汉大学、起源人工智能研究院（IIAI）、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。
数据猿导读 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下
随着移动互联网迅速发展，大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇，然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一，技术投入不足的劣势，面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
“预印本（preprint）是一份完整的科学论文手稿（通常也会同时提交给需要同行评审的期刊），由作者在未经过评审的状态下上传至公共平台”。预印本平台的用户可以不经过严格的同行评审，在简单的审查之后，发布自己的手稿。尽管预印本的“预”表示出版前的预提交概念，但也存在大量出版后提交给预印本平台的后印本（post-print）。在本文中，将“预印本”定义为“e-print”，同时代表预印本平台上的“预印本”和“后印本”。“未发表”一词用于描述一篇预印本尚未被任何类型的出版物接收的状态。“发表”一词用于描述预印本已经过同行评审，并在期刊、会议、书籍、报告或其他类型的出版物中正式刊登（包括在线优先刊登）的状态。
导读：360展示广告平台始终关注广告投放效果，围绕广告后续优化问题先后开发了多款产品。随着产品规模的不断扩张，有关效果优化的新需求新问题不断产生。本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程，聚焦如何使用算法解决客户痛点，实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务，如何选择算法，如何优化系统的过程。
近日，ACM Fellow、美国里普罗维登斯布朗大学计算机科学卓越教学的罗伊斯家族教授迈克尔·利特曼（Michael L. Littman）在ACM通讯上发文，痛斥部分学者威胁计算机科学研究的完整性。
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！
在软件时代，「开源」的概念并不模糊。我们可以非常清楚自信地说，Linux是开源的，Windows是闭源的。
也许建模生物数据的最大挑战是生物数据的多样性。生物学家使用的数据包括基因和蛋白质序列、随时间变化的基因表达水平、进化树、显微图像、3D结构和互作网络等。我们在表2中总结了特定生物数据类型的一些最佳实践和重要注意事项。由于所遇到的数据类型的多样性，生物数据通常需要一些定制的解决方案来有效地处理它们，这使得很难推荐现成的工具，甚至是通用的机器学习指南来进行模型的选择，训练程序和测试数据将在很大程度上取决于人们想要回答的确切问题。然而，为了在生物学中成功地使用机器学习，需要考虑一些常见的问题，但也需要更广泛地考虑。
做网站SEO项目的运营人员，为得到高质量的外链往往会费尽心思。而高质量外链往往会依托于优良的内容，项目的类型不同，需要的内容承载也不同。如果内容比较单一，那么指挥让你在某一个领域获得一种稳定的链接，但是通常情况下，SEO的外链建设讲究多元化。
在做航线相关决策时，我们需要参考市场需求和份额的预测结果，QSI模型和MNL模型是被广泛应用的重要工具。航线网络规划第二期，我们聊一聊QSI和MNL的历史由来、构建及应用。
什么是文本挖掘 文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。 文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。
AI 科技评论按：本文原作者兔子老大，原载于其知乎专栏——MLの玄学姿势。转载已获得授权。 前言 刚好在暑假通过参加 kaggle 的 Zillow Prize 比赛来让我在数据挖掘和机器学习中完成了菜逼到 Level 1 的转变，借知乎的平台总结一下比赛的经验，先声明本文绝不是只列出名词的文章，每一点背后都会有相应的文字解说，各位客官可以安心吃用和讨论。 其次要强调的是这篇文章不承诺带你上 kaggle top1%，不承诺你看完后就懂数据挖掘，就懂机器学习，这次的总结分享只针对下列有如下问题的人群。 网上
前言 刚好在暑假通过参加 Kaggle 的 Zillow Prize 比赛来让我在数据挖掘和机器学习中完成了菜逼到 Level 1 的转变，借这个平台总结一下比赛的经验，先声明本文绝不是只列出名词的文章，每一点背后都会有相应的文字解说，各位客官可以安心吃用和讨论。 其次要强调的是这篇文章不承诺带你上 kaggle top1%，不承诺你看完后就懂数据挖掘，就懂机器学习，这次的总结分享只针对下列有如下问题的人群。 网上其他的攻略文章看得不少，为啥自己还是一波操作猛如虎，一看比分 0-5？ 为啥深度学习近年成
刚好在暑假通过参加 Kaggle 的 Zillow Prize 比赛来让我在数据挖掘和机器学习中完成了菜逼到 Level 1 的转变，借这个平台总结一下比赛的经验，先声明本文绝不是只列出名词的文章，每一点背后都会有相应的文字解说，各位客官可以安心吃用和讨论。 其次要强调的是这篇文章不承诺带你上 kaggle top1%，不承诺你看完后就懂数据挖掘，就懂机器学习，这次的总结分享只针对下列有如下问题的人群。 网上其他的攻略文章看得不少，为啥自己还是一波操作猛如虎，一看比分 0-5？ 为啥深度学习近年成绩斐然，
在科研领域，同行评审(review-rebuttal)是保证学术质量的关键环节。这一过程中的辩论和反驳非常具有挑战性。传统的同行评审生成任务通常集中在表面层面的推理。 研究人员发现，考虑论点背后的态度根源和主题可以提高反驳的有效性。
近年来，深度学习逐渐在计算机视觉领域占据主导地位。计算机视觉的主流任务，如图像分类和目标检测，在深度学习技术的帮助下也取得了惊人的成功。庞大的网络由于其强大的表示能力，在上述任务中往往能获得更好的特征提取性能。然而，考虑到系统的实时性能和用户体验，这样的庞大网络很难满足产品的要求。
第一次整理综述，作为深入这个方向的开始。应该不如AI整理的详细全面，不过这一篇文章主要是阅读时整理的一些对我来说有帮助的点，供自己未来存档回顾细节。
本文检索并整理了世卫组织公布新冠病毒全球研究的九大重点：新冠病毒的自然史、传播模式和诊断方法；识别动物宿主；流行病学研究；临床特征和管理；疫情防控；候选疗法的研发；候选疫苗的研发；伦理评估；应对疫情相关的社会科学层面诸多问题的潜在驱动因素九个领域的新文献，共梳理出5篇文献，供参考。详情如下：
2022年，与腾讯合作的品牌商家私域规模不断创下新高：5个百亿级、40个十亿级……消费者在品牌私域购物的心智已经形成，品牌商家纷纷以私域为基石，推进公私域联动、线上线下打通的全域经营。 全域经营已然成为最受关注的数字商业新浪潮，引领企业经营回归“以消费者为中心”的本质。这也是企业在面对当下巨大不确定性的有效应对方式之一。什么是全域经营，如何做好全域经营？不同行业的全域经营法则有何相通之处，又有哪些差异？先行企业探索了哪些高效打法？...... 面对上述行业关注焦点，腾讯智慧零售、腾讯广告、腾讯云全面总结了近
我们到底应该怎么学会、灵活使用机器学习的方法？技术宅做过小小的调研，许多同学会选择一本机器学习的书籍，或是一门机器学习的课程来系统性地学习。而在学完书本、课程后，并不清楚如何将这些理论、技术应用到实际的项目流程中。
Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems(CIKM 2020)
N o . 1 基础篇 一．前言 伴随着深度学习的大红大紫，只要是在自己的成果里打上deep learning字样，总会有人去看。深度学习可以称为当今机器学习领域的当之无愧的巨星，也特别得到工业界的青睐。 在各种大举深度学习大旗的公司中，Google公司无疑是旗举得最高的，口号喊得最响亮的那一个。Google正好也是互联网界璀璨巨星，与深度学习的联姻，就像影视巨星刘德华和林志玲的结合那么光彩夺目。 巨星联姻产生的成果自然是天生的宠儿。2013年末，Google发布的word2vec工具引起了一帮人的热捧，
1 NER简介 NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）又称专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体，通常包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等。NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体，并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体，比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广，只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。以下将详细介绍达观数据在文本语义理解过程中是如何构建中文NER系统
多目标跟踪（Multiple Object Tracking，MOT）是计算机视觉领域中一个关键领域，有广泛应用。当前研究主要集中在跟踪算法的开发和后处理技术的改进上。然而，对跟踪数据本身的特性缺乏深入的研究。
【新智元导读】与机器学习不同，数据挖掘关注对特定问题及其数据的理解，针对每个问题设计最适合的解决方案。但本文作者却使用同一个管道，解决 3 个不同数据分析预测问题，都取得了比较好的结果。这种思路与机器学习类似：不针对某个具体问题，而是优化模型或算法。同时，在这三项竞赛中，都涉及了随机森林、PCA 等常用的机器学习算法。希望作者的 Kaggle 竞赛实践经历能对你有所启发。 （文／Ying Dong）近年来大数据已成为一个热门话题。由于计算机技术和数据存储能力的快速发展，世界上的数据量已经在各种领域呈爆炸趋势
导读：无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，都可以帮你更好的认识世界，更好的提升工作效率。数据分析除了包含传统意义上的统计分析之外，也包含寻找有效特征、进行机器学习建模的过程，以及探索数据价值、找寻数据本根的过程。
AI 科技评论按：一年前，Alphabet 旗下人工智能部门 DeepMind 发布 AlphaZero，称它可以自学国际象棋、日本将棋和中国围棋，并且项项都能击败世界冠军。而今天，经过同行评议，AlphaZero 一举登上《科学》杂志封面。
Step1.商业理解 就是商业问题的理解了，那么如何更好的理解“老大”提出的商业问题困惑呢？我觉得思维导图倒是个不错的选择，当然自己要想更好的理解“老大”的意思还需要进一步的沟通，商业问题的理解关系到这个挖掘项目的价值，甚至成败，所以在这块大家要显得“外向”一些，多交流、多沟通、多了解这个商业问题背后的东东； step2.字段提取 接下来就是需要提取的字段，也就是数据挖掘的宽表，这点就要和企业的DBA人员多多交流，看数据库中各个维度的表格都有什么字段，主要关联的主键有那些，那么如何选取字段呢？这就需
个性化推荐系统（Recommender Systems）作为解决信息过载的有效技术，已经被广泛运用于各类线上应用系统，比如电子商务以及在线视频平台。在当前的推荐系统技术中，协同过滤逐渐演变成为非常重要的模型框架用于通过用户历史的交互行为学习复杂的用户兴趣爱好。其中基于深度学习框架的推荐算法通过有效地学习用户和商品的表征信息，已经为大量的实际推荐平台强劲助力。
本文作者Carl Fritjofsson，本身也是一名VC， 这是他同Newfund的Henri Deshays 和芝加哥大学 的Owen Reynolds共同完成的一项调研，以第一人称的口吻展示给大家。
导语：本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知
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