深度学习下的推荐系统研究
社区干货
火山引擎VeDI:如何高效使用A/B实验,优化APP推荐系统
推荐系统在不断迭代中,其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化,其中推荐算法的调整尤为关键。然而,由于深度学习模型的广泛应用,推荐算法调整后的用户体验和效果难以通过经验直接判断。 为了更准确地评估和优化推荐系统,A/B实验成为了一个不可或缺的工具。A/B实验能够量化各项指标的变化,从而对推荐系统的效果进行科学评估,并为后续的优化提供数据支持。本文将以火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台(Data...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
##人工智能(AI)和大模型技术已经在各行各业展现出巨大的潜力,从自然语言处理到计算机视觉,再到推荐系统。在这篇博客中,我们将深入探讨AI与大模型的实际应用,并通过一个具体的案例,展示它们如何在项目中发挥关键作用。### 背景介绍- **AI与大模型的崭新时代**随着数据的爆炸性增长和计算能力的不断提升,AI与大模型的结合正引领着科技领域进入一个崭新的时代。过去的几年里,深度学习等技术的突破使得大规模、复杂任务的解...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能教学中,深度学习技术主要应用于以下几个方面:**个性化推荐系统**:利用深度学习算法,分析学生的学习习...
A/B实验在字节跳动推荐系统中的应用与实践
推荐系统中经常会有推荐算法、策略、特征、功能、UI的迭代,特别是推荐算法。但由于现在广泛应用深度学习模型,本身具有很强的黑盒属性。所以在进行调整后,用户体验如何,是否向着预期的方向发展,都无法通过经验来判断,需要通过A/B实验量化指标变化才能进行评估及后续优化。因此,可以说A/B实验和推荐系统是相生相伴的,有推荐系统就必须有A/B实验。接下来就重点介绍A/B实验在持续改进推荐系统中的应用以及分享一些实践经验。4. ...
特惠活动
深度学习下的推荐系统研究-优选内容
深度学习下的推荐系统研究-相关内容
干货|优化推荐系统:如何利用A/B实验找到最佳策略
推荐系统中经常会有推荐算法、策略、特征、功能、UI的迭代,特别是推荐算法。但由于现在广泛应用深度学习模型,本身具有很强的黑盒属性。所以在进行调整后,用户体验如何,是否向着预期的方向发展,都无法通过经验来判断,需要通过A/B实验量化指标变化才能进行评估及后续优化。 因此,可以说A/B实验和推荐系统是相生相伴的,有推荐系统就必须有A/B实验。接下来就重点介绍A/B实验在持续改进推荐系统中的应用以及分享一些实践经验...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
对推荐系统来说,最核心的工作,便是构建精准的预估模型。这些年,业界的推荐模型一直朝着大规模、实时化、精细化的趋势不断演进。大规模是指数据量和模型非常大,训练样本达到百亿甚至数万亿,单个模型达到TB甚至10TB以... 他们花了很多时间研究Tensorflow,profiling训练过程,发现了一些问题: TensorFlow 的分布式runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对send/recv op来连接worker 和 PS,这样单个worker 就跟 PS 产生了200个sen...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
**对推荐系统来说,最核心的工作,便是构建精准的预估模型** 。这些年,业界的推荐模型一直朝着大规模、实时化、精细化的趋势不断演进。大规模是指数据量和模型非常大,训练样本达到百亿甚至数万亿,单个模型达到 TB ... 他们花了很多时间研究 Tensorflow,profiling 训练过程,发现了一些问题:* TensorFlow 的分布式 runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...
推荐系统是如何做召回的?
# 一、什么是召回?相对于排序而言,召回不是一个太常见的词,有一些统计学知识背景的同学可能还会把它和混淆矩阵中的召回率(recall)搞混,其实他们并没有什么关系。推荐系统的召回环节,在文献中常见的翻译有两个,... 或者硕士研究生以上,或者大厂经历之类的,以筛出一部分的“优秀”简历,再一一细审,虽然可能部分“潜力股”的好苗子就这样漏掉了,但这对于公司来说,这样节省时间而且通常也保证了候选人质量。说回我们的推荐系统,在...
火山引擎VeDI:A/B实验如何应用在APP推荐系统中?
推荐系统在不断迭代中,其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化,其中推荐算法的调整尤为关键。然而,由于深度学习模型的广泛应用,推荐算法调整后的用户体验和效果难以通过经验直接判断。 为了更准确地评估和优化推荐系统,A/B实验成为了一个不可或缺的工具。A/B实验能够量化各项指标的变化,从而对推荐系统的效果进行科学评估,并为后续的优化提供数据支持。本文将以火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台(Data...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最主要原因之一,受雾霾天气影响,专业的监控和遥感成像系统所拍摄的图像也无法满足相应的工作需求,并且也会有一些烟、尘、雾等漂浮颗粒影响室...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
负责协调及管理系统的运行。# 3.边缘计算的特点低延迟:由于系统边缘的数据处理和应用逻辑,能够降低传送数据位置和时长,从而减少了延迟。这对需要实时反馈的应用场景(如自动驾驶、远程医疗等)至关重要。高效:边缘计算能彻底解决海量信息,减轻云计算核心压力,提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘的处理与应用,减少了...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
音频采集硬件以及各种传感器等等……根据行业研究报告2010-2018 年全球物联网设备连接数高速增长,由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的 91亿个,复合增长率达 20.9%,预计 2025 年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)... 这个数量级下,真正有落地价值的智能创新应用,将开辟巨大的蓝海。# 如何在边缘设备上优化代码?如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimp...
