yq yq.aliyun.com / 2019-03-25 15:25 / by @可耐芊小仙女

【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测

我们经常思考机器学习，深度学习，以至于人工智能给我们带来什么？在数据相对充足，足够真实的情况下，好的学习模型可以发现事件本身的内在规则，内在联系。我们去除冗余的信息，可以通过最少的特征构建最简单、误差最小的模型，以此将学习到的规则，逻辑应用到具体的场景中，帮助我们可以快速准确的处理某些繁琐重复的工作。

bl blog.nsfocus.net / 2024-11-02 16:27

对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）

本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语，分析了攻击阶段、目的和对抗措施，帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。

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bj bjt.name / 2023-04-16 11:10

喜欢的商品怎么找到你

本文单独针对于商品推荐中的如果选取TopN商品问题做了详细的论述，大部分触发式推荐均可以按照这个方案处理，在使用以机器学习的算法融合及排序后，对用户的转化有明显的帮助。
真实的商品推荐面临的问题远远比文章抽象的复杂很多。前文也调到有很多环节需要静心思考：比如，如果不能准确快速的收集数据，那后面所有模型基本不可用。

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bl blog.nsfocus.net / 2023-02-12 14:05

部署机器学习方案之困（下）

在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。

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bl blog.nsfocus.net / 2023-02-12 14:04

近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。

本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。

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te tech.meituan.com / 2022-12-24 23:38

美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一）

美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。

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52 www.52nlp.cn / 2022-12-18 20:03

探索人机深度融合的高可用性人工智能应用

NLP也被誉为人工智能皇冠上的明珠，AI落地特别是NLP落地尤其不容易，通过机器处理办公文档远比从一堆图片中找出有猫的图片要复杂得多。因为让机器处理办公文档，往往存在缺少大量的训练语料情况，不同行业间需要处理的具体问题千差万别，人工都需要专业培训甚至几年工作经验才能处理妥当。本文主要结合达观的实践落地经验，探讨在具体NLP项目落地时，计算机“智能”需要哪些必不可少的“人工”。

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in insights.thoughtworks.cn / 2022-11-23 15:47