9月6日云栖精选夜读 | 机器如何“猜你喜欢”?深度学习模型在1688的应用实践

简介: 昨天,在2018XIN公益大会主论坛上,阿里巴巴董事局主席马云表示:“公益是治疗我们这个地球、治疗我们自己最好的良药,公益是最好的治愈剂。” 用平台和技术为公益赋能是阿里巴巴做公益的独特模式。旗下的云计算公司阿里云也在今天公布了最新的绿色账单:从去年9月到今年8月,阿里云用户通过使用云产品和服务,节省的人力、电力和土地资源相当于减少了384万吨碳排放,等于又种下了2600多万棵大树。

 一、背景 猜你喜欢是推荐领域极其经典的一个场景,在1688首页无线端猜你喜欢栏目日曝光约23w,其中约72%的用户会产生点击行为,人均点击约8次。在我们的场景中,这部分是一个相对较大的流量来源。我们算法要做的就是通过用户的真实行为数据,预测用户最可能感兴趣的商品进行展示,以提高点击率,从而提高购买量。


热点热

机器如何“猜你喜欢”?深度学习模型在1688的应用实践
作者:技术小能手
10万粉丝升级成“战友”,你的爱豆请你出道!
作者:技术小能手
电商平台如何冲上“云”霄?京东云用创新思维诠释解决之道
作者:技术小能手

知识整理

Java程序员需要突破的技术要点
作者:潘天涯 
Java 多线程 之 wait等待 线程实例
作者:verejava 
SEO不只是发发链,那么SEO到底是什么呢?
作者:凹凹凸曼
Math对象和常用方法
作者:景凌凯
linux之 shell脚本
作者:俄又不乱来

美文回顾

给妹子讲python-S01E18初探函数作用域
作者:技术小能手
练就Java24章真经—你所不知道的工厂方法
作者:技术小能手
“杀”一个程序员不需要用枪,改三次需求就可以了!
作者:技术小能手
令人生畏的源码,到底该怎样看?
作者:技术小能手
AI改写人类起源:黑猩猩并不是我们的祖先!
作者:技术小能手
MIT非视线成像“透视相机”:隔墙观物、影中窥人!
作者:技术小能手
阿里云P10技术专家褚霸:我是一个程序员
作者:技术小能手

有奖话题讨论

房租暴涨,谁最受伤,作为程序员你怎么扛?
网站常见问题1分钟定位(三)| 如何使用阿里云ARMS轻松重现用户浏览器问题

往期精彩回顾

9月5日云栖精选夜读 | 对比来了!Julia 能打败 Python 和 R 成最终赢家吗?
9月4日云栖精选夜读 | 初学者的问题:在神经网络中应使用多少隐藏层/神经元?(附实例)
9月3日云栖精选夜读 | 只有100个标记数据,如何精确分类400万用户评论?
8月31日云栖精选夜读 | 国内首家,阿里云发布Redis全球多活版
8月30日云栖精选夜读 | 阿里云总监课第二期:如何打造智能语音交互爆款产品?



目录
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 边缘计算
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第23天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支之一,在图像识别领域取得了显著的成果。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用,分析其优势和面临的挑战,并展望未来的发展趋势。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第25天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的核心动力。本文旨在探讨深度学习技术在图像识别任务中的创新应用及其面临的主要挑战。我们将首先回顾深度学习的基本原理和关键技术,随后通过实际案例分析其在图像分类、目标检测及语义分割等方面的应用效果。最后,文中将讨论当前技术瓶颈,如数据不平衡、模型泛化能力以及计算资源限制等,并提出可能的解决方案。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 算法
探索基于深度学习的图像识别在自动驾驶中的应用
【4月更文挑战第25天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动自动驾驶领域革新的核心力量。本文旨在深入探讨深度学习技术在图像识别领域的最新进展及其在自动驾驶系统中的实际应用。通过分析卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等先进算法,我们揭示了如何有效提升自动驾驶汽车在复杂环境中的视觉感知能力。文中还将讨论深度学习模型在处理实时数据时所面临的挑战,以及为解决这些挑战而采取的创新方法。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 安全 计算机视觉
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第24天】 随着计算机视觉技术的飞速发展,深度学习已成为推动图像识别领域进步的核心动力。本文旨在探讨深度学习技术在图像识别中的关键应用,并分析当前面临的主要挑战。通过回顾卷积神经网络(CNN)的基础架构及其在图像分类、目标检测和语义分割中的创新应用,文章揭示了深度学习模型如何优化视觉信息处理流程。同时,针对训练数据需求、计算资源限制、模型泛化能力及对抗性攻击等问题,本文提出了一系列解决策略和技术方向,为未来研究提供了参考框架。
6 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【4月更文挑战第24天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在图像处理领域取得了显著成果,特别是在自动驾驶系统中的应用。本文首先介绍了深度学习的基本概念和关键技术,然后详细阐述了卷积神经网络(CNN)在图像识别中的优势和应用,最后探讨了深度学习在自动驾驶系统中的挑战和未来发展趋势。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自动驾驶
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第24天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的核心动力。本文旨在探讨深度学习在图像识别任务中的关键技术、应用实例以及面临的主要挑战。我们将从卷积神经网络(CNN)的基本原理出发,剖析其在图像分类、目标检测和语义分割等方面的具体应用,并讨论数据增强、模型泛化及对抗性攻击等现实问题对深度学习模型性能的影响。通过综合分析和案例研究,本文为读者提供了一个关于深度学习在图像识别领域应用现状和未来趋势的全面视角。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第24天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉进步的重要力量。本文将深入探讨深度学习技术在图像识别领域的应用现状,分析其面临的主要挑战,并提出未来可能的发展方向。我们将从卷积神经网络(CNN)的基础结构出发,逐步剖析其在图像分类、目标检测及语义分割等任务中的实际应用,并讨论数据增强、迁移学习等优化策略。此外,文章还将针对计算资源需求高、模型泛化能力以及对抗性攻击等问题进行详细论述。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 监控
深度学习赋能智能监控:图像识别技术的革新与应用
【4月更文挑战第23天】 随着人工智能的迅猛发展,深度学习技术在图像处理领域取得突破性进展,特别是在智能监控系统中,基于深度学习的图像识别已成为提升系统智能化水平的核心动力。本文旨在探讨深度学习如何优化智能监控系统中的图像识别过程,提高监控效率和准确性,并分析其在不同应用场景下的具体实施策略。通过深入剖析关键技术、挑战及解决方案,本文为读者提供了一个关于深度学习图像识别技术在智能监控领域应用的全面视角。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【4月更文挑战第21天】 本文章深入探讨了深度学习技术在自动驾驶车辆图像识别领域的应用。不同于传统的摘要方式,本文将直接点出研究的核心价值和实际应用成果。我们专注于卷积神经网络(CNN)的创新设计,其在复杂道路场景下的行人和障碍物检测中的高效表现,以及这些技术如何整合到自动驾驶系统中以增强安全性和可靠性。通过实验验证,我们的模型在公开数据集上达到了行业领先水平的准确率,并且在真实世界的测试场景中展现了卓越的泛化能力。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 云计算
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第21天】 随着计算机视觉技术的飞速发展,深度学习已经成为图像识别任务的核心动力。本文旨在探讨深度学习技术在图像识别领域的应用进展,分析其面临的主要挑战,并提出可能的解决方案。通过对卷积神经网络(CNN)的深入研究,我们揭示了其在图像分类、目标检测和语义分割中的关键作用。同时,数据不平衡、模型泛化能力和计算资源限制等问题也被详细讨论。文章最终指出了未来研究的方向,包括网络结构的优化、无监督学习的发展以及跨领域知识迁移的可能性。