Google 机器学习40条最佳实施(中),把棍棒交给

来源:http://www.kedun-detective.com 作者:互联网信息 人气:114 发布时间:2019-07-22
摘要:原标题:​硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(中) 原标题:TalkingData评选最具投放价值媒体,为五大行业智能营销指路 原标题:为了张勇,马云亲自向这个人道歉 原标题:

原标题:​硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(中)

原标题:TalkingData评选最具投放价值媒体,为五大行业智能营销指路

原标题:为了张勇,马云亲自向这个人道歉

原标题:Chrome 十周年,AppSo 告诉你哪 10 个插件最好用

硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(上)

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Chrome,毫无疑问,是全世界最优秀的浏览器之一,甚至对于大部分 Chrome 的忠实粉丝而言,把这个「之一」去掉也不为过。

机器学习第二阶段:feature 工程

近日,“智胜营销峰会暨 Best Audience Buying 颁奖盛典”在TalkingData T11 2018数据智能峰会期间举办。TalkingData基于真实数据,评选出金融、电商、游戏、汽车、新零售五大行业的最具投放价值媒体,助力广告主全面了解、定位、触达目标人群,并持续优化形成智能营销闭环。

亚洲最有价值公司的帅印正在传递给一位财务奇才,他一手主导阿里巴巴把传统零售业带进21世纪的作为。

就在不久前的 9 月 3 日,Chrome 刚刚迎来了它的十岁生日,这个集「美貌」与「才华」于一身的浏览器,经过十年的积累和蜕变,除了稳登第一的市场宝座,收获的还有满满的情怀和价值认同。

上一篇内容主要是说机器学习的第一阶段,主要涉及的内容是将训练数据导入学习系统、测量任何感兴趣的 metric,以及构建应用基础架构。当你构建了一个可以稳定运行的系统,并且进行了系统测试和单元测试后,就可以进入第二阶段了。第二阶段的很多objective 都很容易实现,并且有很多明显的 feature 可以导入系统。因此在第二阶段,你应该多次发布系统,并且安排多名工程师,以便创建出色的学习系统所需要的数据。

从传统营销到数字营销,再到已成趋势的智能营销,各行业逐渐开放心态拥抱新时代的营销理念。但困扰也真实存在,比如如何在营销投放中全面了解目标人群?如何找到目标“TA”在哪里?如何触达“TA”并促进转化、实现商业价值提升?

马云将在2019年辞去阿里巴巴集团控股执行董事局主席职务,把棒子交给担任首席执行官三年的张勇。阿里巴巴一直戮力于使用被称为新零售的技术改造老派商务,这位46岁的注册会计师是主要推手。自从他升任首席执行官以来,这位在上海受教育的高管已经证明了自己是能力卓越的经营者,他一手设计和推动大型活动,例如光棍节这个盛大的购物狂欢节庆。阿里巴巴股价在他任职期间飙升了87%,目前市值约为4,200亿美元,对手微信运营商腾讯控股有限公司黯然失色。

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第16条规则:计划发布和迭代。

此次评选,TalkingData基于移动大数据的智能营销能力,通过数据加工及算法处理,以及对移动互联网人群进行洞察并综合多方数据进行考量,从中定位各行业用户群及消费者“TA”的聚集地,针对金融、电商、游戏、汽车、新零售五大行业人群,找到最具投放价值的媒体。

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几天前,似乎是在为自己庆生,Chrome 还重磅更新到了 69 正式版,更加圆润一体化的设计语言和功能升级,昭示着这个市场巨头的成长和生命力。

你现在正在构建的 model肯定不会是最后一个 model,所以 model一定要简单可行,否则会降低未来版本的发布速度。很多团队每个季度都会发布一个或几个 model,基本原因是:

获得“Best Audience Buying”大奖的分别为:金融人群最具投放价值媒体奖——新浪微博、优酷视频播放器、58同城;电商人群最具投放价值媒体奖——B612咔叽、快手、WiFi万能钥匙;游戏人群最具投放价值媒体奖——BeautyCam美颜相机、芒果TV、网易云音乐;汽车人群最具投放价值媒体奖——墨迹天气、汽车之家、腾讯新闻;新零售人群最具投放价值媒体奖——摩拜单车、美团、知乎。

马云在科技领域常有天马行空的远见,相比之下,张勇更擅长的是财务。比起他那富有魅力的老板,这位经验老道的财务长风格较为低调朴实,马云能在全球会议上分享接地气的箴言慧语,也能和国家元首和名人熟不拘礼地相谈甚欢。张勇的任命具有一定的讽刺性:马云常说他不喜欢职业经理人,因为他们专注于短期表现。

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  • 要添加新的 feature。
  • 要调整正则化并以新的方式组合旧的 feature。
  • 要调整 objective。

此外,颁奖盛典现场还邀请了六位圈内大咖,对智能营销趋势以及五大行业人群画像及特征进行了专业洞察。来自圣戈班(中国)的亚太区首席数字官王焕,首先分享了B2B领域企业的数字化战略与发展路线图。随后,来自百度金融的金融生态发展部总经理王继平、来自京东商城的大快消事业群全球购业务部总经理杨叶、来自360的商业化销售副总裁张旻翚、来自蓝色光标的产品技术委员会主席王鹏云以及来自IDG TN China的Managing Director王健,分别发布了金融、电商、游戏、汽车和新零售行业的人群洞察报告。

马云在2007年从中国游戏巨头盛大互动娱乐请来了张勇,由于盛大的创始人陈天桥是马云的老友和杰出的企业家,所以马云处理此事时小心翼翼。马云特地到陈天桥家吃了晚饭,当面为招聘张勇道歉。

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在构建model 时,需要考虑以下几点:添加、删除或重组 feature 的难易程度;创建 pipeline 的全新副本以及验证其正确性的难易程度;是否可以同时运行两个或三个副本。

TalkingData一直致力于帮助各行业以数据为关键依据前瞻发展趋势、理解市场现状、认知目标人群,并以数据为核心引擎驱动产品发展、改善用户体验。通过此次最具投放价值媒体奖评选,能够为广大开发者、广告主明智选择投放渠道、精明使用投放费用提供重要参考,从而助力行业加速迈进更精准、可扩展、可优化、见实效的智能营销时代。

陈天桥9月10日接受采访时表示,当时,阿里巴巴是一家规模较小的私人公司,因此那次的跳槽表明张勇也是一位有远见的人。

当然,用户们喜爱 Chrome 的一大原因,肯定离不开丰富的扩展插件,今天,AppSo 就为大家带来「那些十年来经受得住用户考验的 Chrome 扩展专题篇」,全方位提升大家的上网体验。

第17条规则:放弃从经过学习的 feature 入手,改从可以直接观察和报告的 feature 入手。

T11暨TalkingData数据智能峰会,是TalkingData每年主办的业界盛会。本次大会以“突破”为主题,着力探讨数据赋能社会转型升级的突破性思路,分享数据驱动各行业成效提升的突破性案例。返回搜狐,查看更多

撰文:彭博新闻社 编辑:方李敏、周学彦

  1. 没有什么做不到 —— Tampermonkey 油猴

这一点可能存在争议,但确实避免许多问题。经过学习的feature 是由外部系统或学习器本身生成的 feature,这两种方式生成的feature都非常有用,但可能会导致很多问题,因此不建议在第一个 model 中使用。外部系统的objective可能与你当前的objective之间关联性非常小。如果你获取外部系统的某个瞬间状态,它可能会过期;如果你从外部系统更新 feature,feature 的含义就可能会发生变化。因此采用外部系统生成的feature 需要非常小心。因子model和深度model 的主要问题是它们属于非凸model,无法保证能够模拟或找到最优解决方案,并且每次迭代时找到的局部最小值都可能不同,而这种变化会导致无法对系统发生的变化做出准确的判断。而通过创建没有深度feature的 model,反而可以获得出色的基准效果。达到此基准效果后,你就可以尝试更深奥的方法。

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大名鼎鼎的 Tampermonkey 被誉之为「网页脚本神器」,用好它你可以实现近乎任何存在需求的网页功能 扩展。

第18条规则:探索可概括所有内容的 feature。

从「鼠标点击特效」到「网站视频下载」,从「去搜索引擎推广」到「网盘自动填密」,从「移除网页验证码」到「购物比价曲线图」,甚至各种不可言说的网页功能 扩展,Tampermonkey 的丰富和可玩性几乎和 Chrome 一脉相承,甚至将「上网」这件事的广度和深度 扩展到了难以想象的地步。

机器学习系统通常只是大系统中的一小部分。例如,想象热门信息中可能会使用的帖子,在它们显示为热门信息之前,很多用户已经对其转发或评论了。如果你将这些信息提供给学习器,它就会通过观看次数、连看次数或用户评分来对新帖子进行推广。最后,如果你将一个用户操作当作label,在其他地方看到用户对文档执行该操作就是很好的feature,你就可以借助这些feature引入新内容。但是要记住,一定要先弄清楚是否有人喜欢这些内容,然后再研究喜欢程度。

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第19条规则:尽可能使用非常具体的 feature。

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而 Tampermonkey 的生命力来源于极其丰富的用户脚本源,这里列举两个油猴官方推荐的用户脚本下载网站:GreasyFork、OpenUserJS。

对于海量数据来说,相比学习几个复杂的feature,学习数百万个简单的feature会更简单一些。因此最好使用feature组,其中每个feature都适用于一小部分数据但总体覆盖率在 90% 以上。你可以使用正则化来消除适用example 过少的feature。

  1. 网页清爽去广告 —— Adguard 广告拦截器

第20条规则:组合并修改已有的 feature,以便用简单易懂的方式创建新 feature。

从网页存在的一刻起,「牛皮癣」广告就注定与它如影随形。在广告每年带来巨额市场价值的同时,它的反面——「去广告」却也成了普通用户们竭尽脑汁需求的市场。而去广告界的大哥大自然非 Adguard 莫属。

组合并修改feature的方法有很多种,你可以借助机器学习系统通过转换对数据进行预处理。最标准的两种方法是"离散化"和"组合"。"离散化"是指提取一个连续feature,并从中创建许多离散feature。"组合"是指组合两个或更多feature column。但是你需要拥有大量数据,才能使用具有三个、四个或更多基准featurecolumn的组合学习model。生成非常大的featurecolumn 组合可能会过拟合。这时你就可以使用"组合"的方法将feature column组合起来,但最终会得到很多feature(请参阅第 21 条规则)。

装了 Adguard,根本无需设置,你就能感受到原来网页可以如此清爽,而对于 Adguard 没能屏蔽的元素,你还能手动进行屏蔽。

处理文本时,有两种备用方法:点积和交集。点积方法采用最简单的形式时,仅会计算查询和文档间共有字词的数量,然后将此feature 离散化。如果使用交集方法,只有文档和查询中都包含某一个词时,才会出现一个feature。

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第21条规则:你在线性 model 中学习的 feature 权重数与你拥有的数据应该大致成正比。

其实 Adguard 能提供的远远不止广告屏蔽,间谍软件过滤器、社交媒体插件过滤器、钓鱼和恶意保护等都不在话下。

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