如何将深度学习与你正在做的事情相结合?

作者/分享人:李嘉璇
李嘉璇,《TensorFlow技术解析与实战》作者,InfoQ、51CTO、Oreilly Strata等大会讲师,活跃于国内各大技术社区,知乎编程问题回答者。擅长研究深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用。有处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘等深度学习实战经验,参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛, 曾任职百度研发工程师。现在研究NLP、ChatBot,以及TensorFlow的性能优化及FPGA编译。个人微信:ljxtensorflow

如何将深度学习与你正在做的事情相结合,例如推荐、广告、搜索、测试、运维如何引入机器学习/深度学习的方法,变成智能推荐、智能搜索、智能运维、智能测试,来自动化一些传统的流程。

那么深度学习的方法在这些领域有哪些切入点,如何去思考目前做的事情的哪一部分可以更智能化的解决。从推荐和搜索的案例出发,逐步介绍在技术环节的演进过程中,在召回和排序的中逐步引入神经网络,以及如何与最新的强化学习相结合。在深度学习中要面临的 3 个挑战,以及如何解决:

  1. 标注数据量较小
  2. 模型本身太大,如何应用在移动端以及尽量不损失精度
  3. 如何从小样本中有效学习

最后,讲解 TensorFlow 在推荐系统中的一个较为成熟的应用案例。

实录提要:

  • 目前这些场景有没有成熟落地的,可以进行参考学习的?
  • AI 现在能不能进行很好的风险评估和市场走向的判断?
  • 如何利用深度学习的技术来提高广告图的点击量?
  • 人工智能框架对现在的游戏(包含但不限于游戏内AI)有什么提升吗?
  • 深度学习在前端领域中的应用现在到了什么程度?
  • 普通企业,ERP 系统或财务管理方面,哪些方面可以用上机器学习等知识?
  • 学好 TensorFlow 可以做来做电商平台的数据分析吗?
  • AI 模型移植到移动端的过程中要做哪些优化?
  • AI 在移动端上是否能做到如服务端一样的分布式计算集群?
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08月12日
08月18日 20:30
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