AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
016 | The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
017 | The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
018 | The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
019 | SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?
021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?
022 | CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
023 | CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
024 | CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
025 | ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
028 | ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
029 | ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
030 | ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 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
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
089 | 广告的竞价策略是怎样的?
090 | 如何优化广告的竞价策略?
091 | 如何控制广告预算?
092 | 如何设置广告竞价的底价?
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
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142 | 数据科学家必备套路之一:搜索套路

洪亮劼 2018-07-13
到目前为止,我们已经完整地介绍了搜索、推荐和广告的主流技术,为你呈现了这些产品技术方向的整个生态系统。在这些系列的分享里,我们重点介绍了这些技术方向的基本模型,然后花了不少篇幅讲如何评测模型的好坏,包括如何进行线下评测以及线上评测。同时,我们从传统的经典模型讲到最近几年利用深度学习对这些技术方向的提升,帮助你理顺了这些技术发展的脉络。
尽管我们已经在之前的文章中分享了这些技术的方方面面,但是对于很多经验较少的数据科学家或者人工智能工程师来说,依然会感到无法得心应手地把这些模型和知识给应用到真实场景中。
其实,出现这种情况一方面是个人经验积累的原因,毕竟从初学者到能够熟练应用各种模型工具应对实际产品的需要,是一个长时间磨炼的结果;然而另一方面,也是因为搜索、推荐和广告这些产品场景其实是有一些套路,在没有接触到这些套路的时候往往会觉得不得要领,而在慢慢熟悉了这些套路之后,进步也就会慢慢加快。
那么,在接下来的三篇文章里,我就有针对性地来分享在这三个领域里的一些常见套路。今天,我们首先从搜索产品套路说起。

多轮打分套路

我们前面已经介绍过多轮打分的系统架构了。当我们想要构建任何一个搜索引擎时,都应该立刻想到多轮打分这个架构,这是一个基本套路。
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精选留言(3)

  • 崔伟协
    深度学习需要的数据量和计算量很多,不适合业务开始阶段
    2019-12-03
  • amither
    深度学习需要的数据量和计算量很多,不适合业务开始阶段
    2019-08-06
  • Riordon
    写得真好~~~
    2018-12-11
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