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SACC2018:机器学习与深度学习如何助力企业业务?
  

  【IT168 指摘】关于企业来讲,一个好的企业架构对企业业务来讲是一个优胜的起源,有效的企业架构对企业的生存和成功具有决定性的作用,是企业经过历程IT取得合作优势的弗成缺少的手段。就在往年的10月17日~19日,为期三天的第十届中国系统架构师大会以“十年架构,发展之路”为主题在北京顺利召开。本届大会云集了国内CTO、研发总监、高级系统架构师、拓荒工程师和IT司理等技术人群,预会局限超千人。毫不强调的讲,中国系统架构师大会似乎成为架构师的风向标之一。

  本届大会包含了中央业务系统架构想象、大数据平台架构、传统企业数字化转型、人工智能运用等四大主线。今天小编就以人工智能运用主线为例,和大家一起来觉得架构的魅力所在。

  intel亚太研发资深软件工程师,项目司理赵娟:经过历程OpenCV邃晓深度学习的算计与加速

  如今,深度学习广泛运用于不合的领域。OpenCV是一个大家熟知的算计机视觉的库。往年,OpenCV增加了深度学习的模块,那应该如何邃晓OpenCV的深度学习模块,如何轻易的运用OpenCV深度学习模块更快的搭建出用户的递次?

  赵娟的分享涵盖了深度学习和OpenCV,深度学习的瓶颈和运用,OpenCV的架构,深度学习库的引见和运用,引见深度学习的网络模型导入,推理引擎和架构和硬件加速,并向大家引见了算计机视觉模型和细致的目标识别,视频风格调换,图象分类,人脸检测等用例。

  百度主任架构师毕然:机器学习的思考故事

  毕然作为百度主任架构师,其主要专注于数据理会、商业计谋、机器学习和人工智能等领域,如今认真搜索计谋和业务理会,视觉搜索计谋,搜索生态合作圈构建等业务。

  在本次议题分享中,毕然经过历程机器学习与大数据、机器学习的建模及机器学习的实践案例,AI技术家当运用方法等四个维度引见了机器学习的思考故事,经过历程交流“思想”和“运用方法论”,掌握机器学习的深层次思想,并意会商业、产品和技术。

  前转转搜索举荐部认真人张相于:自然语言措置责罚技术在个性化举荐系统中的运用

  个性化举荐是大数据时代弗成或缺的技术,在电子商务、信息分发、算计告白、互联网金融等领域都起着主要的作用。细致来讲,个性化举荐在流量高效运用、信息高效分发、选拔用户体验、长尾物品挖掘等方面起均起着非常中央的作用。

  张相于作为前二手交易平台转转搜索举荐技术认真人,曾认真转转的举荐和搜索系统和其他算法相关事变。主导过多个举荐、搜索和机器学习系统从0到1的搭建,和后续的连续优化。多年来主要措置举荐系统和机器学习系统的相关事变,也做过算计告白、反作弊等相关事变,并热衷于探讨个性化举荐和机器学习技术在其他领域的运用实践。

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  张相于提到,在举荐系统中常常需要措置责罚各种文本类数据,歧商品描写、新闻资讯、用户留言等等,对这些数据措置责罚和邃晓的能力直接影响着举荐系统举荐效果的好坏。除此以外,举荐系统中很多用户行为相关问题都能够也许运用自然语言措置责罚中的技术来处置惩罚,并且能够也许取得非常好的效果。

  猎聘网首席数据官单艺:构建企业级机器学习平台

  随着大数据和AI技术的发展和进步,机器学习走出了学术圈的象牙塔,在各行各业中取得越来越多的运用,逐步成为弗成缺少的症结技术。不合于相对活动的逻辑驱动的系统,基于机器学习的系统非常依托数据、模型和学习演习。如何高效地措置责罚数据流?如何担保数据质量?如何有效管理特征的定义、算计、迭代和共享?如何高效地执行模型的演习和在线瞻望?...这些是拓荒企业级机器学习运用都需要处置惩罚的症结问题。

  为了处置惩罚这些共通的问题,猎聘网拓荒了一个通用的机器学习平台。根据单艺引见,该机器学习平台的目标效能人群主要为机器学习工程师、数据理会师和业务研发工程师。其主要目标分为以下几个方面:

  ●简化机器学习模型的拓荒、测试和部署,选拔效能,降低成本

  ●供给轻易的数据措置责罚和特征管理对象,选拔数据和特征质量,增长共享

  ●供给全面的监测服从,担保线上效能的稳定、牢固和性能

  ●供给高性能的特征算计效能,完成毫秒级的响应

  ●供给实时的演习数据生成效能,担保数据质量,阻止“穿越”问题

  ●运用AutoML技术自动优化模型构建,优化模型效果。

  单艺认为,该机器学习平台的拓荒运用,能够也许显着选拔各种机器学习运用的拓荒效能,关于机器学习事变职员来讲是一大幸事!

  经过历程《机器学习与深度学习》专场几位师长教师的精彩分享,我们了解了不合企业关于机器学习与深度学习的运用状态和相关经验。

  伴同时刻的流逝,中国系统架构师大会往年已经是第十个岁首,正所谓十年磨一剑,往年的系统架构师大会较往年有所不合,在三天传统技术大会演讲的基础上,另增加了两天深度主题培训,更多精彩议题驱逐访问大会专题页面(http://zt.it168.com/topic/sacc2018/)。

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