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 (15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?
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 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
自然语言处理及文本处理核心技术 (17讲)
097 | LDA模型的前世今生
098 | LDA变种模型知多少
099 | 针对大规模数据,如何优化LDA算法?
100 | 基础文本分析模型之一:隐语义分析
101 | 基础文本分析模型之二:概率隐语义分析
102 | 基础文本分析模型之三:EM算法
103 | 为什么需要Word2Vec算法?
104 | Word2Vec算法有哪些扩展模型?
105 | Word2Vec算法有哪些应用?
106 | 序列建模的深度学习利器:RNN基础架构
107 | 基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU
108 | RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?
109 | 对话系统之经典的对话模型
110 | 任务型对话系统有哪些技术要点?
111 | 聊天机器人有哪些核心技术要点?
112 | 什么是文档情感分类?
113 | 如何来提取情感“实体”和“方面”呢?
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 (15讲)
127 | 数据科学家基础能力之概率统计
128 | 数据科学家基础能力之机器学习
129 | 数据科学家基础能力之系统
130 | 数据科学家高阶能力之分析产品
131 | 数据科学家高阶能力之评估产品
132 | 数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
133 | 职场话题:当数据科学家遇见产品团队
134 | 职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?
135 | 职场话题:聊聊数据科学家的职场规划
136 | 如何组建一个数据科学团队?
137 | 数据科学团队养成:电话面试指南
138 | 数据科学团队养成:Onsite面试面面观
139 | 成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?
140 | 人工智能领域知识体系更新周期只有5~6年,数据科学家如何培养?
141 | 数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题
热点话题讨论 (2讲)
151 | 精读AlphaGo Zero论文
152 | 2017人工智能技术发展盘点
结束语 (0讲)
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AI技术内参
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087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型

洪亮劼 2018-06-20

今天,我们继续来进行点击率预估的案例分析,结合三篇核心论文,来看一看阿里巴巴的广告预估又有哪些值得我们学习的地方。

多段线性模型

我们之前介绍了多个公司关于点击率或者转化率预估的案例。从这些案例中,你可能已经发现有两个非常重要的特征需要机器学习模型来处理。

第一,就是数据中呈现的非线性化的关系。也就是说,我们的模型必须在某一个地方考虑到特性之间的非线性表征,以及对于目标标签的非线性关系。

第二,就是数据的不均衡以及数据的稀疏性。有很多广告商是新广告商,很多广告是新广告。在这样的情况下,我们就必须要处理“冷启动”和“热启动”这两种局面。

在《从广告点击率预估的大规模数据中学习多段线性模型》(Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction)[1] 这篇文章中,作者们提出了一种多段线性模型来解决我们刚刚说的这两个问题,这个模型简称为LS-PLM( Large Scale Piecewise Linear Model )。

LS-PLM 的核心思路其实非常直观。既然数据在整个空间里可能呈现非线性的关系,那么我们是否能够把整个空间分割成较小的区域,使得每个区域内依然可以使用线性模型来逼近这个区域内的数据点呢?其实在统计学习中,这种模型常常被叫作“混合模型”。在很多机器学习教科书中都会讲授的一种混合模型是“高斯混合模型”(Gaussian Mixture Model)。

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精选留言(2)

  • yy
    深度学习优势在特征工程方面可以学习到高阶特征,还可以单模型多目标优化业务,劣势是调参门槛高
    2018-06-20
  • yy
    深度学习的优势是在特征工程上能省去很多人为操作,模型能学习到高阶特征,很多业务场景还可以通过深度学习来实现单模型多目标优化。劣势是模型调参数门槛高。
    2018-06-20
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