向AI转型的程序员都关注了这个号

在这篇文章中，我们介绍了 HugeCTR，这是一个面向行业的推荐系统训练框架，针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。

摘要：本篇分享了kaggle比赛《Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting》冠军方案。因为业务需要所以调研了商品销量预测比赛，重点学习了冠军方案的特征工程和模型构建，其中关于时间滑动窗口特征的构建非常巧妙，...

来源：Deephub Imba本文约1200字，建议阅读5分钟将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测。我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中，都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行...

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：本篇从理论到实践学习了腾讯2020广告大赛冠军鱼佬团队提供的解决方案。首先是比赛介绍及理解；然后重点介绍了冠军方案，主要包括特征工程、模型介绍以及比赛复盘结果分析；接着实践了冠军开源的代码；最后重点思考了冠军...

时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学...

作者：Eryk Lewinson翻译：张睿毅校对：张睿毅本文约4200字，建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本...