AI技术内参学习心得
AI技术内参学习心得,更多完整内容,一起来学习
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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
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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
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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
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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
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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
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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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