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深度学习机器应用案例

Q. Jun

腾讯 技术总监

机器学习海归博士,腾讯技术总监,专长AI技术在现实应用场景的落地及变现,对不同领域的内容识别,推荐,搜索和广告有丰富的经验。前网易,负责网易新闻内容的(个性化)推荐和剩余流量效果广告变现。其一直致力于大数据算法和业务的结合并创造价值,作为行业老兵积极参与行业内各种技术大会,分享近年来的算法成果。 前当当网算法研究员,NLP和算法团队负责人,负责当当网推荐,广告,搜索和NLP方面的算法应用。其对数据和算法的融合有丰富的经验,通过技术创造价值为公司带来过亿元的营收。多次代表当当网作为嘉宾参与CTO俱乐部,系统架构师大会等技术会议,分享当当网近年来的算法成果。

机器学习海归博士,腾讯技术总监,专长AI技术在现实应用场景的落地及变现,对不同领域的内容识别,推荐,搜索和广告有丰富的经验。前网易,负责网易新闻内容的(个性化)推荐和剩余流量效果广告变现。其一直致力于大数据算法和业务的结合并创造价值,作为行业老兵积极参与行业内各种技术大会,分享近年来的算法成果。 前当当网算法研究员,NLP和算法团队负责人,负责当当网推荐,广告,搜索和NLP方面的算法应用。其对数据和算法的融合有丰富的经验,通过技术创造价值为公司带来过亿元的营收。多次代表当当网作为嘉宾参与CTO俱乐部,系统架构师大会等技术会议,分享当当网近年来的算法成果。

课程费用

6800.00 /人

课程时长

1

成为教练

课程简介

深度学习机器应用案例

目标收益

培训对象

课程大纲

机器学习及深度学习 1.原理解析
2.常见模型:逻辑回归及分类
机器学习应用案例 1.用户评论/跟帖排序
2.用户query的智能纠错
深度学习应用案例 1.色情及招嫖主动识别
2.基于深度学习语义特征实时分类
3.基于用户兴趣的新闻个性化推荐
机器学习及深度学习
1.原理解析
2.常见模型:逻辑回归及分类
机器学习应用案例
1.用户评论/跟帖排序
2.用户query的智能纠错
深度学习应用案例
1.色情及招嫖主动识别
2.基于深度学习语义特征实时分类
3.基于用户兴趣的新闻个性化推荐

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1

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