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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(zhuān)長(zhǎng)AI技術(shù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的落地及變現(xiàn),對(duì)不同領(lǐng)域的內(nèi)容識(shí)別,推薦,搜索和廣告有豐富的經(jīng)驗(yàn)。前網(wǎng)易,負(fù)責(zé)網(wǎng)易新聞內(nèi)容的(個(gè)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(jià)值,作為行業(yè)老兵積極參與行業(yè)內(nèi)各種技術(shù)大會(huì),分享近年來(lái)的算法成果。 前當(dāng)當(dāng)網(wǎng)算法研究員,NLP和算法團(tuán)隊(duì)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(duì)數(shù)據(jù)和算法的融合有豐富的經(jīng)驗(yàn),通過(guò)技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值為公司帶來(lái)過(guò)億元的營(yíng)收。多次代表當(dāng)當(dāng)網(wǎng)作為嘉賓參與CTO俱樂(lè)部,系統(tǒng)架構(gòu)師大會(huì)等技術(shù)會(huì)議,分享當(dāng)當(dāng)網(wǎng)近年來(lái)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(zhuān)長(zhǎng)AI技術(shù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的落地及變現(xiàn),對(duì)不同領(lǐng)域的內(nèi)容識(shí)別,推薦,搜索和廣告有豐富的經(jīng)驗(yàn)。前網(wǎng)易,負(fù)責(zé)網(wǎng)易新聞內(nèi)容的(個(gè)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(jià)值,作為行業(yè)老兵積極參與行業(yè)內(nèi)各種技術(shù)大會(huì),分享近年來(lái)的算法成果。 前當(dāng)當(dāng)網(wǎng)算法研究員,NLP和算法團(tuán)隊(duì)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(duì)數(shù)據(jù)和算法的融合有豐富的經(jīng)驗(yàn),通過(guò)技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值為公司帶來(lái)過(guò)億元的營(yíng)收。多次代表當(dāng)當(dāng)網(wǎng)作為嘉賓參與CTO俱樂(lè)部,系統(tǒng)架構(gòu)師大會(huì)等技術(shù)會(huì)議,分享當(dāng)當(dāng)網(wǎng)近年來(lái)的算法成果。

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

1

成為教練

課程簡(jiǎn)介

深度學(xué)習(xí)機(jī)器應(yīng)用案例

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對(duì)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(jiàn)模型:邏輯回歸及分類(lèi)
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例 1.用戶(hù)評(píng)論/跟帖排序
2.用戶(hù)query的智能糾錯(cuò)
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例 1.色情及招嫖主動(dòng)識(shí)別
2.基于深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義特征實(shí)時(shí)分類(lèi)
3.基于用戶(hù)興趣的新聞個(gè)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(jiàn)模型:邏輯回歸及分類(lèi)
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
1.用戶(hù)評(píng)論/跟帖排序
2.用戶(hù)query的智能糾錯(cuò)
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
1.色情及招嫖主動(dòng)識(shí)別
2.基于深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義特征實(shí)時(shí)分類(lèi)
3.基于用戶(hù)興趣的新聞個(gè)性化推薦

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