AI技术内参学习心得

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AI技术内参学习心得

讲ACL2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希    

讲ACL2018论文精读:什么是对话中的前提触发如何检测    

讲ACL2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题    

讲CVPR2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模    

讲CVPR2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题    

讲CVPR2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系    

讲Facebook的广告点击率预估模型    

讲ICML2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题    

讲ICML2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击这或许只是个错觉    

讲ICML2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”    

讲LDA变种模型知多少    

讲LinkedIn的广告点击率预估模型    

讲RNN在自然语言处理中有哪些应用场景    

讲SIGIR2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系    

讲SIGIR2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模    

讲SIGIR2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性    

讲TheWeb2018论文精读:如何从文本中提取高元关系    

讲TheWeb2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模    

讲TheWeb2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR    

讲Twitter的广告点击率预估模型    

讲Word2Vec算法有哪些扩展模型    

讲Word2Vec算法有哪些应用    

讲阿里巴巴的广告点击率预估模型    

讲对话系统之经典的对话模型    

讲广告的竞价策略是怎样的    

讲广告回馈预估综述    

讲广告投放如何选择受众如何扩展受众群    

讲广告系统概述    

讲广告系统架构    

讲归因模型:如何来衡量广告的有效性    

讲基础文本分析模型之二:概率隐语义分析    

讲基础文本分析模型之三:EM算法    

讲基础文本分析模型之一:隐语义分析    

讲基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU    

讲基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型    

讲基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化    

讲基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门    

讲基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统    

讲基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统    

讲基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机    

讲计算机视觉高级话题(二):视觉问答    

讲计算机视觉高级话题(三):产生式模型    

讲计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割    

讲计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG&GoogleNet    

讲计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet    

讲计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet    

讲计算机视觉中的特征提取难在哪里    

讲聊天机器人有哪些核心技术要点    

讲聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”    

讲任务型对话系统有哪些技术要点    

讲如何控制广告预算    

讲如何快速学习国际顶级学术会议的内容    

讲如何来提取情感“实体”和“方面”呢    

讲如何利用机器学习技术来检测广告欺诈    

讲如何设置广告竞价的底价    

讲如何优化广告的竞价策略    

讲如何做好人工智能项目的管理    

讲什么是“基于第二价位的广告竞拍”    

讲什么是计算机视觉    

讲什么是文档情感分类    

讲数据科学家必备套路之二:推荐套路    

讲数据科学家必备套路之三:广告套路    

讲数据科学家必备套路之一:搜索套路    

讲数据科学团队必备的工程流程三部曲    

讲数据科学团队怎么选择产品和项目    

讲推荐系统评测之二:线上评测    

讲推荐系统评测之三:无偏差估计    

讲推荐系统评测之一:传统线下评测    

讲为什么需要Word2Vec算法    

讲文本情感分析中如何做意见总结和搜索    

讲现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统    

讲现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈    

讲现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构    

讲序列建模的深度学习利器:RNN基础架构    

讲雅虎的广告点击率预估模型    

讲掌握计算机视觉任务的基础模型和操作    

讲针对大规模数据,如何优化LDA算法    



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