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知识图谱、机器学习、AI架构40+大厂热门AI落地案例详解 AICon日程上线

来源:博天堂官网 | 时间:2018-11-10

  原标题:知识图谱、机器学习、AI架构...40+大厂热门AI落地案例详解 AICon日程上线

  如何将机器学习应用到公司业务中,有哪些落地案例和踩坑经验可供参考?相关 AI 工具、平台、框架如何做选型?怎样构建一个专门的人工智能团队?

  AICon 上,我们邀请到了来自 Google、微软、亚马逊、BAT、京东、美团、小米等 40+ 一线 AI 技术专家,给大家带来关于机器学习、知识图谱、搜索推荐、计算机视觉、NLP、AI 架构等热门方向的最新落地案例,肯定可以给你带来更开阔的技术视野。

  在这个报告中,我将介绍概率机器学习的一些进展(特别是珠算概率编程库和一些可扩展的推理算法)以及深度神经网络的对抗攻击与防御,并且介绍一些典型的应用案例,包括半监督学习、小样本学习、众包学习。在对抗攻击与防御方面,我们的部分工作获得谷歌大脑在 NIPS 2017 组织的国际比赛的所有三个任务的冠军。

  在搜索引擎广告系统中,我们需要将用户的查询词和广告主购买的关键字进行匹配,从而把相关联的广告选取出来进行广告点击率预测和广告排序。查询词和关键字的匹配方式有些是基于简单的匹配规则,但是很多情况下简单规则可以选取的广告十分有限。为了选取出更多的相关广告,我们会采用各种适用于短文本匹配的智能匹配方法。

  在这个演讲中,我将会介绍如何将各种深度学习算法应用到查询词和关键字的智能匹配中,并重点介绍工程实践中遇到的各种挑战以及解决方案。

  早期的金融知识图谱,主要聚焦在二级市场股票投资和一级市场创投数据。近一年来,数据维度得到了很大的扩展,公告、研报、新闻、法规的结构化均取得重大进展,财报提取自动化已接近人工水准,多种类实体库建设得到落实。在应用层面,快速兴起了多个落地场景,如小微企业贷款流程自动化、银行内工作流程自动化、银行客户关系管理和获客、自动化审计、自动化监管、自动化资管等。本次演讲将分享知识图谱技术在金融领域落地的具体实践。

  在一个机器人自动化的仓库中,有成百上千的机器人同时运转。在这样一个大规模的复杂系统中,如何通过算法来优化任务的分配,规划机器人行走路径,控制交通,预测各个作业节点的工作时长,是至关重要的问题。在这样一个多机器人协同的工业级系统中,人工智能的技术应用是整个系统的核心,它不仅能优化整个系统的作业效率,也能让整个系统更加鲁棒,更具备柔性,以适应多变的业务环境。在这个演讲中,我们将重点介绍这样一个大规模自动化仓储系统中应用到的人工智能技术,让更多的人了解到这些技术能够给物流行业带来的激动人心的变革。

  电商领域的翻译对质量要求很高,需要提供“准合同”级的翻译结果,尤其是一些关键信息必须翻译完全正确。而机器翻译的结果还不够完美,除了从模型上采取多种策略进行改进外,我们还需要对翻译结果在输出前进行质量评估和控制。为了应对海量的翻译质量评估需求,我们开发了机器翻译质量自动评估模型,并且提出了一种全新的基于双向自注意力机制的自动评估算法,大幅度提高了自动评估与人工评估的 Pearson 相关系数,并且创新性地应用于我们实际电商翻译场景,从多个维度提高电商领域机器翻译的可靠性。

  本次讲座将从一个比较大的维度简要介绍下 AI 应用的核心要素,大致的产业链格局,AI+ 的具体落地案例以及技术和产业的一些发展趋势。同时从技术出发,结合 Amazon Rekognition 云视觉平台的具体案例,分享一些计算机视觉从研究到落地可能遇到的挑战以及应对经验。

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