开头 大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识, 学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器...

作者 | 王灏整理 | 维克多人工智能（AI）的进展显示，通过构建多层的深度网络，利用大量数据进行学习，可以获得性能的显著提升。但这些进展基本上是发生在感知任务中，对于认知任务，需要扩展传统的AI范式。4月9日，罗格斯大学计算机...

摘要：本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。通过构建user和item两个独立的子网络，将训练好的两个“...

摘要：本文主要介绍阿里的深度兴趣网络DIN模型。为了解决推荐领域中用户历史行为包含大量用户兴趣信息，但只有一小部分用户兴趣信息会最终影响用户点击行为的问题，阿里引入Attention机制提升相关商品的权重同时降低非相关...

不够快！还不够快？ 在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练。研究人员对训练速度的渴望从来没有停止过。 那，只...

总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代...

导语 | 粗排是介于召回和精排之间的一个模块，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节，一定要时刻把精度和性能放在心中。 在上篇《详细解读！推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读...

曾任美国佐治亚理工学院计算机学院终身教授、机器学习中心副主任、阿联酋MBZUAI机器学习系主任

本次报道的论文来自阿斯利康AI工程总监Eliseo Papa带领的研究团队发表在nature communications上的Knowledge graph-based recommendation framework identifies drivers of resistance in EGFR mutant no......