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Tag: # 算法
美团深度学习系统的工程实践
2018年10月25日
剑鹏
深度学习作为AI时代的核心技术,已经被广泛应用于多种场景。本文将介绍美团在实际工程中,如何设计和实践深度学习相关的NLU线上系统和语音识别训练系统。
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基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估
2018年10月11日
仲达 鸿杰 廷稳
本文主要介绍在生产环境下,如何使用TensorFlow Serving部署深度学习预估服务;同时为了满足线上性能要求,我们对TensorFlow底层原理以及性能优化做了进一步的讨论,最终实现了高性能的要求。
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美团在O2O场景下的广告营销
2018年08月16日
亦平
美团作为中国最大的在线本地生活服务平台,覆盖了餐饮、酒店、旅行、休闲娱乐、外卖配送等方方面面生活场景,连接了数亿用户和数百万商户。如何帮助本地商户开展在线营销,使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率,是美团的核心问题之一。
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如何基于深度学习实现图像的智能审核?
2018年07月12日
晓明
美团每天有百万级的图片产生量,运营人员负责相关图片的内容审核,对涉及法律风险及不符合平台规定的图片进行删除操作。由于图片数量巨大,人工审核耗时耗力且审核能力有限,所以必须依靠深度学习技术。
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深度学习在OCR中的应用
2018年06月29日
美团算法团队
以美团业务为例,在商家上单、团单展示、消费评价等多个环节都会涉及计算机视觉的应用,包括文字识别、图片分类、目标检测和图像质量评价等方向。本文将通过以OCR(光学字符识别)的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。
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深度学习在文本领域的应用
2018年06月21日
美团算法团队
近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点。而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累、计算能力的提升和算法模型的改进。
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深度学习在美团搜索广告排序的应用实践
2018年06月07日
薛欢 姚强 玉林 王新
本文将介绍搜索广告业务中排序模型的探索以及服务优化。
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美团“猜你喜欢”深度学习排序模型实践
2018年03月29日
绍哲,刘锐
本文将介绍深度学习模型在美团推荐业务中的应用以及针对场景特点所做的优化与探索。
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美团外卖骑手背后的AI技术
2018年03月29日
何仁清
在1月份的AICon全球人工智能与机器学习技术大会上,美团点评配送人工智能方向负责人何仁清分享了《美团骑手智能助手的技术与实践》。
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美团点评联盟广告场景化定向排序机制
2017年12月04日
马莹 一凡
本文介绍了美团点评联盟广告使用用户画像、关键词、天气、媒体等场景进行定向和实时排序综合打分的机制。
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即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践
2017年11月24日
超逸
合理和准确的ETA预估也可以帮助线下运营构建有效可行的配送考核指标,保障骑手的体验和收益。
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即时配送的订单分配策略:从建模和优化
2017年10月11日
井华
美团配送团队在机器学习、运筹优化、仿真技术等技术要素上持续发力深入研究,推出了用于即时配送的O2O即时配送智能调度系统。
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人物志 | KDD Cup 2017双料冠军燕鹏
2017年09月07日
技术学院
2017年数据挖掘领域最有影响力的赛事KDD Cup近日揭晓,Convolution队从全球70个国家的3582支队伍里脱颖而出,包揽两项任务
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深度学习在美团推荐平台排序中的运用
2017年07月28日
潘晖 美团搜索推荐团队
在O2O场景中,用户意图明确时,通常通过搜索来解决信息过载的问题,当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达,搜索引擎就无能为力。这时,推荐系统通过用户行为的分析,理解其意图,并为其推送个性化的结果,便成为一种更好的选择。
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机器学习中模型优化不得不思考的几个问题
2017年05月05日
胡淏
本文首先综合介绍模型项目的优先级,模型项目推进的四个要素,并按照优先级顺序依次展开四个要素细节实施过程中需要注意的方方面面。
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美团DSP广告策略实践
2017年05月05日
鸿杰 大龙 李乐
美团点评的用户量越来越大,积累了大量的用户在站内的行为信息,我们基于这些行为构造了精准的用户画像,并在此基础上搭建了美团DSP平台,致力于获取站外优质的流量,为公司带来效益。
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外卖O2O的用户画像实践
2017年02月17日
李滔
美团外卖经过3年的飞速发展,达到了上亿用户,每天数百万订单的规模。本文将分享我们在助外卖吸引新的客户、留存已有用户以及用户订单数据挖掘的实践。
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深度学习在美团的应用
2017年02月10日
文竹 李彪 晓明
本文主要结合美团的实际业务场景,介绍深度学习模型在语义匹配、图像质量排序、OCR文字识别等实际问题上如何发挥作用。
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外卖排序系统特征生产框架
2016年12月09日
海文
针对特征生产过程中的各个环节,设计了一套较为通用的框架,只需要少量的代码开发及配置,就可以很方便地生产一组特征,有效提高策略迭代效率。
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Online Learning算法理论与实践
2016年04月21日
孔东营
Online Learning是应用比较多的模型训练方法,本文介绍一下Online Learning的基本原理以及在实际中的应用。
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