Embedding 模型在各类机器学习问题中的应用

所属专题:人工智能技术

所属领域: 人工智能

嘉宾 : 伍昱 (Ledell Wu) | Facebook资深研发工程师

会议室 : 201

讲师介绍

专题演讲嘉宾:伍昱 (Ledell Wu)

Facebook 资深研发工程师

现为 Facebook AI 资深研发工程师。2013 年加入 Facebook 新闻排序组。2014 年加入 FAIR,任研发工程师。主导开发过开源系统 StarSpace(通用 Embedding 模型);Facebook AI 开源项目 PyTorch-BigGraph(超大规模 Embedding 模型)核心成员之一。主导过多个与产品团队的合作项目,将 FAIR 的研究成果应用于实际产品中。

议题介绍

地点:201
所属专题:人工智能技术
所属领域:
人工智能

演讲:Embedding 模型在各类机器学习问题中的应用

Embedding 模型作为一类简单、高效、通用的模型,在机器学习中有着广泛的应用。Embedding 模型可以用来解决如下问题:

  1. 文本分类,或是其他打标签形式的任务;
  2. 相似性学习,例如:对句子或文档的相似性进行学习;
  3. 基于内容的推荐,例如:视频推荐、文章推荐;
  4. 知识库中的关系预测;
  5. 信息检索:文档及图片的检索、排序等。

主题摘要

  1. 如何搭建大规模、高效率的 Embedding 系统;
  2. 在实际问题中 Embedding 模型训练的几个关键部分;
  3. Embedding 模型在产品中的应用实例。

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