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2018.11.21
機器學習:人工智能的核心

  機器學習:人工智能的核心


  機器學習是人工智能的核心,此次峰會的機器學習專場涵蓋深度學習、強化學習、遷移學習、監督學習、半監督學習、無監督學習。在此專場,追一AI Lab高級研究員,新加坡南洋理工大學博士楊雪峰,VpGame CTO俞圓圓,淘寶高級算法專家賈榮飛,將帶來《閱讀理解技術探索與在企業服務中的應用》、《AI技術在電子競技行業中的應用》、《重新定義“人貨場”》等精彩演講。


牛熊證是港股的一個重要投資方式,投資者可以依靠自己對股票市場未來的判斷來選擇牛證或者熊證,但是要注意牛熊證收回,不管是買牛證還是到熊證,都會有一個回收價,而只要大盤的指數達到了這個回收價,我們買的牛熊證就會自動收回。

  重構“人貨場”等商業要素是新零售亙古不變的本質。過去二十年,由於互聯網的發展,零售由線下向線上遷移。近年来,智能手机的普及使得移动终端上的在线零售越来越多。隨著這些移動設備計算力和存儲力的日益強大,智能手機也正在成為強大的計算平臺,為復雜的端上情景計算提供了可能。情景計算是利用大數據和機器學習算法,在移動設備上主動感知用戶及用戶所處的環境,以達到多元化新零售中“人貨場”等商業要素的目的。與傳統雲上計算不同的是,端上情景計算提供了更實時的反饋、更普適的計算、更好的隱私保護,為手機淘寶提供了無限可能。淘寶高級算法專家賈榮飛,在推薦係統、機器學習等領域有多年的研究經驗,目前領導手機淘寶的情景計算實踐。賈榮飛將分享如何利用端上智能,情景計算來重新定義人貨場。


  推薦搜索與業務的結合是推動人工智能落地的一大難點


  推薦搜索專場主要講述如何通過整合機器學習的能力,來構建更加強大的推薦係統和搜索係統。


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  在推荐搜索领域,推荐系统的核心排序算法已经从传统的LR、GBDT等模型发展到了将深度模型、深度FM模型、pNN模型与传统模型相结合的阶段。如何結合各個業務數據的特點,設計合適的深度推薦算法,同時設計合理的架構來保證深度學習算法的穩定運行,成為我們在推動基於深度學習的推薦係統落地的難點。奇虎360的技術經理張康,在應用領域的推薦搜索專場,將介紹基於深度學習的推薦係統在360的應用。據悉,張康的本次演講分為兩大部分,第一部分介紹推薦係統相關算法的最新研究進展,第二部分介紹在360具體的應用場景下,算法設計和數據測試的工程實踐。


  此外,同程旅遊首席架構師王曉波,和美團高級算法技術專家蔣前程,也將亮相推薦搜索專場。

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