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深度學(xué)習(xí)機(jī)器應(yīng)用案例

Q. Jun

騰訊 技術(shù)總監(jiān)

機(jī)器學(xué)習(xí)海歸博士，騰訊技術(shù)總監(jiān)，專長AI技術(shù)在現(xiàn)實應(yīng)用場景的落地及變現(xiàn)，對不同領(lǐng)域的內(nèi)容識別，推薦，搜索和廣告有豐富的經(jīng)驗。前網(wǎng)易，負(fù)責(zé)網(wǎng)易新聞內(nèi)容的（個性化）推薦和剩余流量效果廣告變現(xiàn)。其一直致力于大數(shù)據(jù)算法和業(yè)務(wù)的結(jié)合并創(chuàng)造價值，作為行業(yè)老兵積極參與行業(yè)內(nèi)各種技術(shù)大會，分享近年來的算法成果。 前當(dāng)當(dāng)網(wǎng)算法研究員，NLP和算法團(tuán)隊負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)當(dāng)當(dāng)網(wǎng)推薦，廣告，搜索和NLP方面的算法應(yīng)用。其對數(shù)據(jù)和算法的融合有豐富的經(jīng)驗，通過技術(shù)創(chuàng)造價值為公司帶來過億元的營收。多次代表當(dāng)當(dāng)網(wǎng)作為嘉賓參與CTO俱樂部，系統(tǒng)架構(gòu)師大會等技術(shù)會議，分享當(dāng)當(dāng)網(wǎng)近年來的算法成果。

機(jī)器學(xué)習(xí)海歸博士，騰訊技術(shù)總監(jiān)，專長AI技術(shù)在現(xiàn)實應(yīng)用場景的落地及變現(xiàn)，對不同領(lǐng)域的內(nèi)容識別，推薦，搜索和廣告有豐富的經(jīng)驗。前網(wǎng)易，負(fù)責(zé)網(wǎng)易新聞內(nèi)容的（個性化）推薦和剩余流量效果廣告變現(xiàn)。其一直致力于大數(shù)據(jù)算法和業(yè)務(wù)的結(jié)合并創(chuàng)造價值，作為行業(yè)老兵積極參與行業(yè)內(nèi)各種技術(shù)大會，分享近年來的算法成果。 前當(dāng)當(dāng)網(wǎng)算法研究員，NLP和算法團(tuán)隊負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)當(dāng)當(dāng)網(wǎng)推薦，廣告，搜索和NLP方面的算法應(yīng)用。其對數(shù)據(jù)和算法的融合有豐富的經(jīng)驗，通過技術(shù)創(chuàng)造價值為公司帶來過億元的營收。多次代表當(dāng)當(dāng)網(wǎng)作為嘉賓參與CTO俱樂部，系統(tǒng)架構(gòu)師大會等技術(shù)會議，分享當(dāng)當(dāng)網(wǎng)近年來的算法成果。

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時長

1天

成為教練

課程簡介

深度學(xué)習(xí)機(jī)器應(yīng)用案例

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對象

課程大綱

機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí) 1.原理解析
2.常見模型：邏輯回歸及分類
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例 1.用戶評論/跟帖排序
2.用戶query的智能糾錯
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例 1.色情及招嫖主動識別
2.基于深度學(xué)習(xí)語義特征實時分類
3.基于用戶興趣的新聞個性化推薦
機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)
1.原理解析
2.常見模型：邏輯回歸及分類
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
1.用戶評論/跟帖排序
2.用戶query的智能糾錯
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
1.色情及招嫖主動識別
2.基于深度學(xué)習(xí)語義特征實時分類
3.基于用戶興趣的新聞個性化推薦

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