人工智能目前的三個(gè)主要細(xì)分領(lǐng)域?yàn)閳D像、語(yǔ)音和文本，達(dá)觀數(shù)據(jù)所專注的是文本智能處理領(lǐng)域。文本智能處理，亦即自然語(yǔ)言處理，試圖讓機(jī)器來理解人類的語(yǔ)言，而語(yǔ)言是人類認(rèn)知發(fā)展過程中產(chǎn)生的高層次抽象實(shí)體，不像圖像、語(yǔ)音可以直接轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解的對(duì)……

  在當(dāng)前大數(shù)據(jù)行業(yè)中，?隨著算法的升級(jí)，?特別是機(jī)器學(xué)習(xí)的加入，“找規(guī)律”式的算法所帶來的“紅利”正在逐漸地消失，進(jìn)而需要一種可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深一層挖掘的方式，這種新的方式就是知識(shí)圖譜。 下面我們來聊一下知識(shí)圖譜以及知識(shí)圖譜在達(dá)觀數(shù)據(jù)中的……

  本文中肖仰華教授帶您深度剖析了知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能，對(duì)知識(shí)圖譜技術(shù)與落地應(yīng)用中的一系列關(guān)鍵問題做了系統(tǒng)梳理與解答。 作者：肖仰華 來源：知識(shí)工場(chǎng)（ID：fudankw） 摘要：人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入智能化時(shí)代。各行各業(yè)紛紛踏上……

網(wǎng)絡(luò)中的信息量呈現(xiàn)指數(shù)式增長(zhǎng)，隨之帶來了信息過載問題。推薦系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)時(shí)代下應(yīng)運(yùn)而生的產(chǎn)物，目前已廣泛應(yīng)用于電商、社交、短視頻等領(lǐng)域。本文將針對(duì)推薦系統(tǒng)中基于隱語(yǔ)義模型的矩陣分解技術(shù)來進(jìn)行討論。 NO.1 達(dá)觀數(shù)據(jù)技術(shù)大講堂 評(píng)分……

當(dāng)面對(duì)眾多選擇時(shí)，如何選才能最大化收益（或者說最小化我們的開銷）？比如，怎么選擇最優(yōu)的上班的路線才能使途中花費(fèi)的時(shí)間最少？假設(shè)每天上下班路線是確定的，我們便可以在賬本中記下往返路線的長(zhǎng)度。 ? A/B測(cè)試便是基于數(shù)據(jù)來進(jìn)行優(yōu)選的常用方法，在……

? 在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，處理海量的文本文件最關(guān)鍵的是要把用戶最關(guān)心的問題提取出來。而無(wú)論是對(duì)于長(zhǎng)文本還是短文本，往往可以通過幾個(gè)關(guān)鍵詞窺探整個(gè)文本的主題思想。與此同時(shí)，不管是基于文本的推薦還是基于文本的搜索，對(duì)于文本關(guān)鍵詞的依賴也很大，……

本文首先會(huì)介紹一些預(yù)備知識(shí)，比如softmax、ngram等，然后簡(jiǎn)單介紹word2vec原理，之后來講解fastText的原理，并著手使用keras搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的fastText分類器，最后，我們會(huì)介紹fastText在達(dá)觀數(shù)據(jù)的應(yīng)用。   NO.1 fastText原理及實(shí)踐 預(yù)……

個(gè)性化推薦系統(tǒng)是達(dá)觀數(shù)據(jù)在金融、電商、媒體、直播等行業(yè)的主要產(chǎn)品之一。在達(dá)觀數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)中， 可以簡(jiǎn)單地分為5層架構(gòu)，每層處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)輸出給下一層使用，分別是: ? 數(shù)據(jù)處理層?作為推薦系統(tǒng)最低端的數(shù)據(jù)處理層，主要功能是首先將客……

作者簡(jiǎn)介 ? 劉英濤：達(dá)觀數(shù)據(jù)推薦算法工程師，負(fù)責(zé)達(dá)觀數(shù)據(jù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研發(fā)與優(yōu)化。 XGBoost的全稱是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月誕生的專注于梯度提升算法的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)，作者為華盛頓大學(xué)研究機(jī)器學(xué)習(xí)的大?！愄炱妗Ｋ谘小?

?? 作者簡(jiǎn)介 ? 夏琦，達(dá)觀數(shù)據(jù)NLP組實(shí)習(xí)生，就讀于東南大學(xué)和 Monash University，自然語(yǔ)言處理方向二年級(jí)研究生，師從知識(shí)圖譜專家漆桂林教授。曾獲第五屆“藍(lán)橋杯”江蘇省一等獎(jiǎng)、國(guó)家二等獎(jiǎng)。 本篇博文將詳細(xì)講解LDA主題模型，從最底層數(shù)學(xué)推導(dǎo)的……