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s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百度EasyDL
拿1000张图片使用百度EasyDL训练一个图像识别模型最只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于百度EasyDL低门槛、高精度、更轻的特点,成为企业享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式布以来,百度EasyDL用户量级迅攀升。 截至2018年12月,百度EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在百度EasyDL开者中,有南方电网这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深度学习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易生外力破坏的施工点有300余处。
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