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1、背景介绍《动手实现基于协同过滤的电影推荐系统》源于《深度学习与推荐系统》课程。此课程有比较清晰的脉络,从经典的推荐算法如CF、MF、FM、LR、GBDT等讲起,直到现在火热的各种深度学习模型,再到词向量Embedding预处理等,脉络清晰,让大家能够领会到推荐系统技术这些年的发展进步。本课程其中有个环节是:动手实现基于协同过滤的电影推荐系统,实[...]

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1、封面介绍2、出版时间2018年6月3、推荐理由《GAN:实战生成对抗网络》介绍深度学习领域一个十分活跃的分支——生成对抗网络(GAN)。《GAN:实战生成对抗网络》中覆盖了深度学习的基础、对抗网络背后的原理以及构建方式等内容。同时《GAN:实战生成对抗网络》还介绍了多个真实世界中使用对抗网络构建智能应用的案例并提供了具体的代码以及部署方法,旨在[...]

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人工智能(AI)是指在机器上实现类似乃至超越人类的感知、认知、行为等智能的系统。与人类历史上其他技术革命相比,人工智能对人类社会发展的影响可能位居前列。人类社会也正在由以计算机、通信、互联网、大数据等技术支撑的信息社会,迈向以人工智能为关键支撑的智能社会,人类生产生活以及世界发展格局将由此发生更加深刻的改变。人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人[...]

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得算法者得AI,得AI者得天下。这两年,算法工程师一跃成为程序员中最吃香的群体,时代的发展、行业的迭代需要,将他们推向金字塔的顶端,可谓是众星捧月。算法工程师的主要工作是什么呢?简单概括就是用机器学习的方法来实现人工智能和数据挖掘。算法还分为不同的应用领域。比如,有做搜索算法方面的,是搜索算法工程师;有做自然语言处理算法方面的,自然语言处理算法工程[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年12月3、推荐理由《PySpark机器学习、自然语言处理与推荐系统》阐释如何构建有监督机器学习模型,比如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林,还介绍了无监督机器学习模型,比如K均值和层次聚类。该书重点介绍特征工程,以便使用PySpark创建有用的特征,从而训练机器学习模型。自然语言处理的相关章节将介绍文本处理、文本[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年12月3、推荐理由《PySpark机器学习、自然语言处理与推荐系统》阐释如何构建有监督机器学习模型,比如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林,还介绍了无监督机器学习模型,比如K均值和层次聚类。该书重点介绍特征工程,以便使用PySpark创建有用的特征,从而训练机器学习模型。自然语言处理的相关章节将介绍文本处理、文本[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年8月3、推荐理由本书是一本关于推荐系统从入门到进阶的读物,采用“理论+实践”的形式展开,不仅对各种推荐算法进行了介绍,还对算法所涉及的基础理论知识进行了补充。全书共分为3篇:第1篇是“推荐系统的背景介绍和入门”,包括走进推荐系统、搭建你的一个推荐系统和推荐系统常用数据集介绍;第2篇是“推荐系统涉及的算法介绍、冷启动[...]

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为什么大家现在都不看好 CV 方向了呢?明明现在目标检测中,COCO数据集最好准确率才0.52,还有很大进步空间啊。https://www.zhihu.com/question/383486199

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1、封面介绍2、出版时间2017年8月3、推荐理由《Deep Learning》(深度学习)是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书,以开源的形式免费在网络上提供,这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造。《Deep Learning》(深度学习)是一[...]

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在业界,做机器学习和数据挖掘的人也统称算法开发工程师,但是别以为有着算法开发的Title就天天写算法了。除了公司平台部门(基础架构部等),其他业务部门的算法工程师往往要花费大量的时间和精力要从事和业务紧密相关的数据挖掘工作。算法工程师和系统工程师不一样。系统工程师做一个系统边界很明确的,需求文档上的功能全部实现了,就算完成了。但是模型的准确率达到多[...]

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1、接到一个项目之后心潮澎湃,脑子里马上闪现出faster rcnn、resnet、mask rcnn等各种牛逼的算法。2、结果发现图片都不知道存在哪……于是反馈给产品经理,开了一通会议,确定图片数据库在某个位置,准备读表爬虫!3、结果发现表的信息是乱七八糟的,一张表里面有图片链接,但没有这个图片的标签信息;另一张表里面有标签信息,但又没有图片链接[...]

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讯飞AI同传语音造假2019年9月20号讯飞AI同传语音造假的新闻刷爆科技圈,科大讯飞股价应声下跌3.89%(不是65.3%,标题党文章害死人)。 吃瓜群众纷纷感慨,有多少人工,就有多少智能。AI漫天飞舞AI概念在2015年起就红得发紫,不论是送外卖,搞团购,卖车的,或是推荐莆田医院的,是个公司都会标榜自己是搞人工智能的。在21世纪的第2个10年,[...]

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算法工程师的迷茫算法工程师的日常工作大部分时候就是收集和处理数据。就说模型吧,搞不过那些专门搞研究发Paper的人;说工作吧,核心岗位也只留给那些入行早或者有顶会光环的人。虽然大多数算法工程师是会不断学习,但有时候不免有些算法民工的感觉。很多算法工程师感觉很是迷茫,不知道自己的出路是在哪里。技术迷茫人人皆有作为一名技术人员,大部分人都经历过迷茫的阶[...]

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算法工程师的行业特点:充斥大量数学公式与其他工作方向,如APP开发、Web开发,游戏开发相比,人工智能尤其是机器学习属于数学知识密集的方向。在各种书籍,论文,算法中都充斥着大量的数学公式,这让很多立志成为算法工程师的人倍感压力。机器学习和深度学习需要学习的数学知识首先我们考虑一个最核心的问题:机器学习和深度学习究竟需要哪些数学知识?请看下面这张表:[...]

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人类的需求一定有明确需求和不明确需求两大类,搜索代表的是明确的需求,而个性化代表的是不明确需求,所以只要人类有获取信息的需要,个性化推荐一定会伴随人类的发展,一直持续下去。虽然推荐算法不会消亡,但是一定会遇到挑战和变数。推荐算法工程师最大的危机来自于云计算及 AI 的发展,越来越多的云计算公司将 AI 作为云服务的基础能力 (包括推荐能力) 封装起[...]

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