關於機器學習，你應該知道的一些落地案例

機器學習作為實現人工智慧的一個途徑，是近 30 多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。目前已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、語音和手寫識別以及機器人等領域。

那麼，在應用機器學習技術過程中有哪些坑，一些技術細節該如何操作，難點和痛點是什麼，在哪裡可以找到現成的答案呢？

AICon 上，一些大牛將首次分享機器學習在金融、電商、教育、社交等領域的最新落地案例，還有會前兩天的深度培訓系統講解，應該能學到不少東西，目前大會 8 折報名倒計時進行中，更多精彩可點擊文末閱讀原文詳細了解。

機器學習落地案例搶先看

社交｜知乎如何使用機器學習實現 News Feed 正向交互率提升 100%

News Feed 是用戶進入知乎的第一個頁面，也是知乎最大的流量入口之一。從 2016 年年底開始，我們使用機器學習技術對知乎的 News Feed 進行了改進，期間經歷了 Edge Rank - Learning to Rank - DNN 模型推薦等階段，並且取得了不錯的成果：News Feed 的正向交互率提升了 100%，用戶在 Feed 頁的停留時長上升了 40%。本次分享，知乎機器學習團隊負責人張瑞將會從產品和技術等方面向大家闡釋知乎過去一年內所做的改進，包括他們在構建用戶畫像系統、首頁的推薦和排序模塊中遇到的一些技術問題和解決方法。

電商｜國美推薦引擎與演算法持續部署實踐

電商平台中，個性化推薦是提高用戶購物體驗的關鍵組件。作為國美在人工智慧領域的重要試金石，「推薦系統如何做好演算法的持續部署」是一個非常有挑戰性的問題。本次分享以國美推薦引擎提升自身訓練和決策能力的升級歷程為主線，介紹了流式計算引擎、特徵多級存儲系統、機器學習演算法的演進、A/B 測試系統、演算法和特徵的雙鏈路監控、深度學習模型的實踐部署等內容。同時還探討了國美在人工智慧領域未來的發力點。

教育｜Tutorabc 大數據和 AI 之路

本次分享將從大數據團隊的構建、數據平台的架構和落地、數據倉庫的建設、數據可視化、機器學習和人工智慧如何結合大數據平台落地，講敘 Tutorabc 大數據和 AI 的快速成長之路，以及在實踐過程中，如何通過機器學習和人工智慧有效幫助業務解決問題，提高業務服務效率，提升用戶體驗。在介紹過程中，會穿插講解如何用一個不足 10 人的團隊，解決「缺少銀彈」的問題，並在完成對公司業務幫助的同時，見縫插針的解決技術架構升級。

外賣｜AI 在餓了么的應用實踐

外賣行業繼電商、出行之後成為第三個千萬級別的互聯網消費行業，每天有 2500 萬人次足不出戶地在外賣平台上找到自己喜歡的餐廳和食物，享受著 30 分鐘送到手裡的便利。如何精準地找到用戶需求，提高轉化率和增加用戶粘度，最大化平台的物流效率和服務質量，都需要大數據和人工智慧的幫助。餓了么技術副總裁張浩將主要通過分享 4 個實例，介紹機器學習和運籌優化在外賣行業的應用實踐，具體講講演算法解決方案和迭代過程。

金融｜如何利用大規模機器學習技術解決問題並創造價值

目前深度學習在某些領域已經有了較成熟的解決方案，例如圖像特徵提取、語音識別、文本翻譯等。但企業級應用涉及各個範圍，以上只是企業經營過程中的一小部分。在其他領域如營銷、反欺詐、廣告等行業應用，就需要一些其他的演算法和技術，比如說超高維的特徵工程和演算法。

第四範式聯合創始人胡時偉將從機器學習的概念開始，講到怎樣做數據清洗處理、機器學習的典型建模流程、機器學習常見的評估指標，以及第四範式在金融、互聯網領域應用機器學習的成功案例。

商業｜微信小程序商業智能技術應用實踐

2017 年初微信小程序正式上線，經過一年的發展，人們已經逐漸認識到小程序帶來的便利，隨著越來越多的人開始使用小程序，小程序已經成了微信生態系統中不可分割的一部分。微信小程序商業技術高級研究員張重陽將和大家一起分享小程序在商業化方向的技術嘗試和相關應用案例，包括商業智能、數據決策、用戶分析、個性化推薦等，並與大家一起探討小程序未來的發展方向。

會前兩天深度培訓

如果說機器學習是一種實現人工智慧的方法，那麼，深度學習則是一種實現機器學習的途徑。作為機器學習的子集，深度學習的出現造成了前所未有的巨大影響，是當今人工智慧大爆炸的核心驅動。

為了讓大家更好地掌握深度學習相關技術和典型落地案例，AICon 特設了會前為期 2 天的深度培訓，邀請了微博 AI Lab 資深演算法專家張俊林、曠世科技高級研究員熊鵬飛圍繞機器學習、深度學習等 AI 技術，展開從入門到實踐的落地分享，讓你從 0 到 1 系統掌握。

培訓課程｜深度學習在 CTR 預估中的應用

深度學習目前在圖像處理／語音識別／自然語言處理等取得了突破性的進展，並在工業界獲得廣泛應用並取得了非常亮眼的效果。CTR 預估是目前各個互聯網公司中廣泛使用的應用任務，各種計算廣告和推薦等排序任務中大量使用 CTR 預估相關技術，主流的 CTR 預估方法包括 LR／GBDT 等樹模型／FM 因子分解機等模型。

本課程將分享目前主流的 CTR 預估是如何做的？如何將深度學習應用在 CTR 預估任務中，並取得超過傳統方法的效果？目前的主流結合方法有哪些？各自有哪些優點缺點？目前較好的深度 CTR 模型有哪些好的模型結構及訓練方法？

培訓課程｜深度學習在圖像理解中的應用

圖像數據是互聯網最大的數據來源之一，如何從海量的圖像中獲取到有用的信息成為當前業內研究的一個重要課題。用戶行為理解、用戶畫像、信息流推送等任務中都會涉及到圖像內容的理解。主流的圖像理解包含人臉檢測 / 屬性、文字檢測 / 識別、圖像識別、圖像標籤、圖像分割、行為分析等。

隨著深度學習在圖像理解中的不斷突破，圖像理解可以在有限的資源下得以完成。本課程重點分享深度學習在圖像技術中的應用。通過傳統的圖像比對入手，介紹深度學習在圖像理解中的基礎技術，分析了目前主流方法的優劣性，並結合具體場景給出了針對性的解決方案。

好了，內容展示就到這裡，案例沒看過癮？還想了解更多大咖的分享？目前大會 8 折倒計時報名中，購票頁面輸入優惠碼：AIfront 還可享受特別優惠，數量有限，先到先得！

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人工智慧已不再停留在大家的想像之中，各路大牛也都紛紛抓住這波風口，投入AI創業大潮。那麼，2017年，到底都有哪些AI落地案例呢？機器學習、深度學習、NLP、圖像識別等技術又該如何用來解決業務問題？

2018年1月11-14日，AICon全球人工智慧技術大會上，一些大牛將首次分享AI在金融、電商、教育、外賣、搜索推薦、人臉識別、自動駕駛、語音交互等領域的最新落地案例，應該能學到不少東西。目前大會8折報名倒計時，更多精彩可點擊閱讀原文詳細了解。

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