2017年末盘点,那些值得关注的机器学习落地案例

2017-11-29 05:56

机器学习是实现人工智能的一个途径,如何将机器学习整合到正在开发的应用中?机器学习如何用来解决不断遇到的问题?快速有效地将机器学习技术应用于新问题所需的实用方法是什么?机器学习在金融、电商、外卖、教育等领域有哪些落地案例?机器学习的新趋势又是什么?



我该去哪里找到现成的答案呢?有哪些实践经验可供学习呢?


AICon 上,我们邀请到了来自 AWS、BAT、360、京东、微信、携程、爱奇艺、知乎、第四范式等公司 AI 技术负责人前来分享他们的机器学习落地实践经验,肯定可以给你一些启发,目前大会 8 折报名倒计时进行中,更多精彩可点击文末 阅读原文 详细了解。


可供学习的机器学习落地案例


Amazon|机器学习在工程项目中的应用实践经验谈


分享嘉宾:蔡超,Amazon 中国研发中心首席架构师


目前,人工智能,机器学习在很多人眼中是数据科学家们的专属武器。能够应用和掌握他们的数据科学家们都有着极其深厚的数学理论功底。那些想要学习和实践人工智能的工程师们往往要么是在打开相关书籍的时被映入眼帘的数学公式吓倒,要么就是学习了很多机器学习的理论及算法但面对实际项目却手足无措。


近年来本人带领亚马逊工程团队应用机器学习、深度学习技术在全球客服系统智能化,推荐系统本地化及合规性检测自动化等多个方面实现了大量的成功创新。


本话题是我们工程师的学习和实践经验分享,告诉广大工程师如何成长为一个人工智能的实践者。


打造人工智能时代的最强计算引擎——深度学习框架演进漫谈


分享嘉宾:老师木,一流科技创始人


随着深度学习技术在图像、语言、语音等应用场景都达到了 state of the art 效果,深度学习框架也呈现群雄逐鹿的态势,谷歌、脸书、微软、亚马逊、百度等大企业及少数几家创业公司都推出了自己的产品。这次演讲对现有主流深度学习框架做一梳理,和业界同行探讨这个领域的技术是否已收敛。首先从用户体验角度讨论,一个好的深度学习框架应该有什么样的特点;其次从技术角度讨论,什么样的设计和实现才能实现人工智能时代的最强计算引擎。


国美|推荐引擎与算法持续部署实践


分享嘉宾:杨骥,国美在线大数据中心副总监


电商平台中,个性化推荐是提高用户购物体验的关键组件。作为国美在人工智能领域的重要试金石,“推荐系统如何做好算法的持续部署”是一个非常有挑战性的问题。本次分享以国美推荐引擎提升自身训练和决策能力的升级历程为主线,介绍了流式计算引擎、特征多级存储系统、机器学习算法的演进、A/B 测试系统、算法和特征的双链路监控、深度学习模型的实践部署等内容。同时还探讨了国美在人工智能领域未来的发力点。


饿了么|机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践


分享嘉宾:张浩,饿了么技术副总裁


外卖行业继电商、出行之后成为第三个千万级别的互联网消费行业,每天有 2500 万人次足不出户地在外卖平台上找到自己喜欢的餐厅和食物,享受着 30 分钟送到手里的便利。如何精准地找到用户需求,提高转化率和增加用户粘度,最大化平台的物流效率和服务质量,都需要大数据和人工智能的帮助。张浩将主要通过分享 4 个实例,介绍机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践,具体讲讲算法解决方案和迭代过程。


第四范式|如何利用大规模机器学习技术解决问题并创造价值


分享嘉宾:胡时伟,第四范式联合创始人/首席架构师


目前深度学习在某些领域已经有了较成熟的解决方案,例如图像特征提取、语音识别、文本翻译等。但企业级应用涉及各个范围,以上只是企业经营过程中的一小部分。在其他领域如营销、反欺诈、广告等行业应用,就需要一些其他的算法和技术,比如说超高维的特征工程和算法。


胡时伟将从机器学习的概念开始,讲到怎样做数据清洗处理、机器学习的典型建模流程、机器学习常见的评估指标,以及第四范式在金融、互联网领域应用机器学习的成功案例。


知乎|如何使用机器学习实现 News Feed 正向交互率提升 100%


分享嘉宾:张瑞,知乎机器学习团队负责人


News Feed 是用户进入知乎的第一个页面,也是知乎最大的流量入口之一。从 2016 年年底开始,我们使用机器学习技术对知乎的 News Feed 进行了改进,期间经历了 Edge Rank – Learning to Rank – DNN 模型推荐等阶段,并且取得了不错的成果:News Feed 的正向交互率提升了 100%,用户在 Feed 页的停留时长上升了 40%。本次分享,我将会从产品和技术等方面向大家阐释我们过去一年内所做的改进,包括我们在构建用户画像系统、首页的推荐和排序模块中遇到的一些技术问题和解决方法。


微信小程序|商业智能技术应用实践


分享嘉宾:张重阳,微信小程序商业技术负责人


2017 年初微信小程序正式上线,经过一年的发展,人们已经逐渐认识到小程序带来的便利,随着越来越多的人开始使用小程序,小程序已经成了微信生态系统中不可分割的一部分。张重阳将和大家一起分享小程序在商业化方向的技术尝试和相关应用案例,包括商业智能、数据决策、用户分析、个性化推荐等,并与大家一起探讨小程序未来的发展方向。


更多大牛分享敬请期待


颜水成, 360 人工智能研究院院长及首席科学家


山世光,中科院智能信息处理重点实验室常务副主任/中科视拓董事长


刘海锋,京东商城总架构师 & 技术 VP


于磊,携程基础大数据产品团队总监


洪亮劼,Etsy 数据科学主管


尹大胐,摩拜单车首席科学家


吴友政,爱奇艺技术产品中心科学家


仲宁,阿里巴巴淘宝高级算法专家


裴少芳,iTutorGroup 大数据部总监


胡南炜,微博机器学习计算和服务平台负责人