复盘 1 | 搜索核心技术模块
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
到目前为止,我们讲完了人工智能核心技术的第一个模块——搜索。我们从搜索的核心算法入手,进而讨论了搜索的两个关键组件,分别是查询关键字理解和文档理解,并落实到对搜索系统的评价,然后从宏观视角介绍了搜索框架的历史和发展,最后又从深度学习技术在搜索领域的应用角度,对分享做了一个延伸。
整个模块共 27 期,9 大主题,希望通过这些内容,能让你对搜索技术有一个系统的认识和理解,为自己进一步学习和提升打下基础。今天我们就来对这一模块的内容做一个复盘。
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1. 现代搜索架构剖析
从 20 世纪 50 年代有信息检索系统开始,搜索系统大致经历了三个发展阶段。从最开始的“基于文本匹配的信息检索系统”到“基于机器学习的信息检索系统”,再到近几年受深度学习影响的“更加智能的搜索系统”。
2. 经典搜索核心算法
3. 基于机器学习的排序算法
问题设置:把一个排序问题转换成一个机器学习的问题设置,特别是监督学习的设置。
4. 基于机器学习的高级排序算法
5. 查询关键字理解
6. 文档理解
7. 经典图算法
8. 基于深度学习的搜索算法
9. 搜索系统的评价
If You Can’t Measure It, You Can’t Improve It.
积跬步以至千里
最后,恭喜你在这个模块中已经阅读了70047 字,听了220 分钟的音频,这是一个不小的成就。在人工智能领域的千里之行,我们已经迈出了扎实的第一步。
感谢你在专栏里的每一个留言,给了我很多思考和启发。期待能够听到你更多的声音,我们一起交流讨论。
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本文总结了一个关于人工智能核心技术中搜索模块的专栏内容,共27期,涵盖了现代搜索架构、经典搜索核心算法、基于机器学习的排序算法、查询关键字理解、文档理解、经典图算法、基于深度学习的搜索算法等内容。文章从搜索的核心算法入手,讨论了搜索的两个关键组件,分别是查询关键字理解和文档理解,并落实到对搜索系统的评价。此外,还介绍了搜索框架的历史和发展,以及深度学习技术在搜索领域的应用角度。通过这些内容,读者可以对搜索技术有一个系统的认识和理解,为进一步学习和提升打下基础。整个模块内容丰富,涵盖了搜索技术的发展历程和最新应用,对于对人工智能领域感兴趣的读者来说,是一份宝贵的学习资料。
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