整站seo优化推广,sql数据库做的网站怎么发布,哈尔滨建设集团有限公司,网站建设找谁好来源#xff1a;CSDN App近日#xff0c;来自意大利米兰理工大学 Maurizio 团队发表的一篇极具批判性的文章火了。这篇文章剑指推荐系统领域的其他数十篇论文#xff0c;并通过多项试验证明这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集缺失和源码缺失的问… 来源CSDN App近日来自意大利米兰理工大学 Maurizio 团队发表的一篇极具批判性的文章火了。这篇文章剑指推荐系统领域的其他数十篇论文并通过多项试验证明这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集缺失和源码缺失的问题导致根本无法复现即使是可复现的算法其性能也难以达到预期甚至还不如基于传统的、简单的机器学习推荐算法。 这篇文章指出深度学习推荐算法并不是完全可信的主要存在以下三个问题许多声称有提升的方法事实上并不能超越经过合理调参的基准对比工作甚至不能超越很简单的传统方法。具体来说这些方法在实验上存在一定的缺陷。基准对比工作的选择问题许多方法选择的对比工作本身就有问题不是广义上的基准工作。并且该领域的基准工作很混乱不太统一。不同工作采用的数据集验证方法性能指标数据预处理步骤都不同这使得性能对比很困难无法确定哪个工作在相同的应用环境中表现最好。而且很多工作不开源数据和代码这不符合现在的代码开源趋势甚至即使开源了也不把完整代码放出来。事实上关于热门会议论文复现难的问题很久之前就有人提出此次文章发布后再次引发读者热议可见推荐系统论文的可复现性是很多人都关注的问题。在评论中大多数人表示赞同这篇文章敢于说实话的态度说出了大家的对不可复线论文真实性的质疑指出了不开源代码、数据集缺失等问题导致无法真正衡量一个算法性能是否优越。 当然以上仅是关于基于深度学习的 top-n 推荐算法存在的问题之一但问题的存在并不能磨灭推荐系统的作用因为经过无数实践的检验推荐系统在塑造当今信息流生态和现状功不可没。 个性化推荐算法滥觞于互联网的急速发展随着国内外互联网公司如 Netflix 在电影领域亚马逊、淘宝、京东等在电商领域今日头条在内容领域的采用和推动个性化推荐如今已成为互联网公司背后的无形“推手”可以说如今我们打开任意一款联网的产品用户看到的内容接收到的信息绝大部分取决于提供这些商品和服务背后企业的推荐算法团队。 在效率至上的时代推荐系统将信息生产者与信息受众有效地连接起来前者可以将信息精准传达给后者后者也能接收到自己最感兴趣的内容。 然而正如上文所说推荐系统并非完美无缺比如再完美的个性化推荐系统都逃不过“信息茧房”的桎梏因为人的兴趣会随着时间的变化而改变甚至自己都无法意识到自己感兴趣的话题和领域有哪些在何时悄然发生变化推荐系统更是无法精准“揣度”人的心思。这导致仅凭推荐算法已无法满足用户越来越高的要求因此基于推荐算法结合了知识图谱、深度学习、AutoML 等技术的新方法随之诞生让推荐系统变得更加可信赖。 目前推荐系统的发展还面临着哪些亟待解决的技术和应用瓶颈为解决这些问题各个领域的研发人员都进行了哪些努力和尝试当今个性化推荐最前沿、最实用的技术手段有哪些选择适合自己平台的推荐技术有哪些选用标准搭建系统过程中需要绕过哪些雷区和坑所有问题的答案尽在 2019 年 AI 开发者大会AI ProCon的推荐系统技术专题。 本次大会上阿里资深算法专家、阿里妈妈深度学习算法平台负责人、兼任定向广告信息流广告排序技术团队负责人朱小强先生将应邀担任推荐系统技术专题出品人并拟邀其他三位顶尖推荐系统团队的负责人参会作为演讲嘉宾分别从广告、电商、视频等领域分享推荐系统的构建理念、搭建系统的技术细节及迭代完善系统的过程解答大家对于推荐系统的疑问。 推荐系统技术专题的演讲嘉宾分别是 阿里妈妈深度学习算法平台负责人 朱小强出品人 朱小强花名怀人毕业于清华大学阿里资深算法专家现任阿里妈妈深度学习算法平台负责人、兼任定向广告信息流广告排序技术团队负责人。他主持了三代核心算法架构大规模、深度端到端、深度实时化的设计和落地驱动了深度学习对阿里广告技术的全面变革与创新领导了阿里开源深度学习框架X-DeepLearning从0到1的自研、从1到开源演进的全过程在KDD、AAAI、SIGIR等顶级会议上发表过DIN/DIEN/ESMM等多篇有影响力的工业实战论文是workshop DLP-KDD 2019的发起人和联合主席。 京东集团高级总监 殷大伟 殷大伟京东集团高级总监负责管理推荐工程团队建立京东推荐系统。他还创建了数据科学实验室领导推荐、搜索、数据记录、知识图谱等研究工作。在加入京东之前他是雅虎实验室的高级研究经理领导相关科学团队并负责雅虎搜索的核心搜索相关性。他获得了利哈伊大学理科硕士学位2010 年和博士学位2013 年山东大学本科毕业2006 年。他的研究领域包括数据挖掘、应用机器学习、信息检索和推荐系统曾在高级会议和期刊上发表了 70 多篇研究论文并获得 WSDM 2016 最佳论文奖KDD 2016 最佳论文奖WSDM 2018 最佳学生论文奖和 ICHI 2019 最佳论文荣誉奖。快手科技推荐架构负责人 任恺 任恺快手科技推荐架构负责人2015年毕业于卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University)获得博士学位。主要研究领域方向为大规模分布式系统、机器学习系统和大数据分析。博士期间发表多篇系统领域顶级会议论文并曾获得2014年世界超算大会(Supercomputing)最佳论文奖。博士毕业后曾担任Instagram广告组的研究科学家。作为Instagram广告组的创始成员从零开始建设Instagram广告排序服务和团队合作在一年内将Instagram广告营收做到数十亿美元规模。2019年加入快手负责核心推荐系统和中台的建设包括推荐线上服务、推荐模型大规模实时训练、推荐异构计算等项目。 华为诺亚方舟实验室推荐与搜索项目组资深研究员 唐睿明 唐睿明华为诺亚方舟实验室推荐与搜索项目组资深研究员。他于 2009 年在中国东北大学获得学士学位专业为计算机科学与技术并在 2014 年从新加坡国立大学计算机专业获得博士学位。2014 年底他加入华为诺亚方舟实验室。他的研究方向包括机器学习、推荐系统、深度学习、强化学习、AutoML等。在基于深度学习和强化学习的推荐系统领域他的多篇论文发表于国际顶级会议和期刊如WWWIJCAITOISAAAIRecSysSIGIR等。更多嘉宾还在确认中......最终出席嘉宾以会议现场为准演讲结束后推荐系统分论坛还设有 45 分钟的 Panel 环节演讲嘉宾将就推荐系统相关热门话题展开讨论在思想碰撞中拓展推荐系统研发的新思路。 推荐一个深刻影响人类传播、接收信息方式的产物将在人类社会发挥越来越重要的作用深入到人类工作和生活的方方面面它先进、高效、事半功倍但是同样存在着不可忽略的问题。来到 AI ProCon探索推荐系统的原理发现更好的技术手段让推荐系统更好地服务用户。 大会除了「推荐系统」专场之外还有机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、5G 驱动 AIoT、AI开源、AIDevOps、AI小程序等技术论坛。科技饕餮盛宴想你所想供你所需 2019 年 9.6~9.7周五~周六AI ProCon 2019将在北京富力万丽酒店如约举行。目前大会已邀请到阿里、华为、Google Brain、Amazon、微软中国、百度、京东、小米、快手、科大讯飞、商汤、旷视、图森、云知声、思必驰等重磅嘉宾。“硬核AI技术大会一年参加一次就够了”。 届时来自全球各地的 60 余位 AI 专家和学者将齐聚一堂不谈口号只谈技术共同探讨机器学习领域开发者最感兴趣的技术话题。我们将用多样化的主题让你满载而归 大会最新优惠票 2050 元限时抢购已经启动时间有限扫描下方二维码购票即享折扣。 另外2019年AI优秀案例评选活动再度升级CSDN AI科技大本营将评选出 Top 30优秀案例每一方向有更细致的评选维度。 我们希望评选出未来影响人类发展的变革性AI产品/解决方案同时有理由相信挖掘出的那些优秀案例还会给不同AI行业领域带来启迪进而推动整个AI行业的发展进程。目前AI Top 30 项目已正式启动欢迎申请参加。 活动简介https://bss.csdn.net/m/topic/ai_procon/top30申请参加http://csdnprogrammer.mikecrm.com/JC06AnW张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐这是一部力图破解21世纪前沿科技大爆发背后的规律与秘密深度解读数十亿群体智能与数百亿机器智能如何经过50年形成互联网大脑模型详细阐述互联网大脑为代表的超级智能如何深刻影响人类社会、产业与科技未来的最新著作。《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版。刘锋著。了解详情请点击【新书】崛起的超级智能互联网大脑如何影响科技未来未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
