好比YouTube这篇引用次数到达1039次的《Deep 拿别人

2020-09-10 10:49 投稿人 : YWYF 围观 :

生成

这些论文/文章涵盖24种差别分类从搜索排名到NLP、CV都能在这里找到:

现在的主要事情是使用消费者数据构建机械学习系统以提升用户体验。

鱼羊 发自 凹非寺

强化学习

效率

实践

为此亚马逊工程师Eugene Yan等人打造了一个论文合集在这个GitHub项目中连续共享Google、亚马逊、Facebook等等大公司在数据科学和机械学习方面的论文和博客文章。

拿别人的论文

回归

这份GitHub 2.3k星的ML论文清单拿好,事情用得上

这一项目的主要维护者是亚马逊应用科学家Eugene Yan。

不外现在arXiv上天天都有成百篇新论文冒头哪些值得看?

他本科结业于新加坡治理大学专业是心理学和人力资源治理后于佐治亚理工学院获盘算机科学硕士学位。

优化

最近大火的GPT-3则没有解决前代GPT-2的“偏见”问题在生成的文字中总是将穆斯林和暴力、死亡联系在一起。

信息提取

验证和A/B测试

https://arxiv.org/abs/1905.06874

推荐算法

好比阿里的《Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba》。

论文重点先容了深度学习给YouTube推荐系统带来的庞大性能提升。首先研究人员详细先容了深度候选征程模型和深度排名模型。尔后研究人员还在论文中分享了从设计、迭代到维护一个拥有海量用户的大规模推荐系统这个历程中获得的实践履历和启示。

在事情中动手实施自己的ML项目之前相识领域里的前沿希望吸收前人的履历是很有须要的。

序列建模

数据工程

论文链接:

盘算机视觉

在视频个性化推荐方面YouTube、网飞、TikTok的技术方案都有收录。

研究人员提出使用Transformer模型来捕捉用户行为序列背后的顺序信号以增强个性化推荐的有效性提升点击量。经由实验验证后他们将该模型部署在了淘宝线上证明与基线相比该方法能显著提高在线点击率。

预测

数据挖掘

论文先容了行为序列Transformer在阿里电子商务推荐系统中的应用。

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