2017年Archsummit全球架构师峰会 - 深度学习在CTR预估业务中的应用
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《2017年Archsummit全球架构师峰会 - 深度学习在CTR预估业务中的应用》 (2017) 教育资源。包含 50 个文件，可通过夸克网盘下载。
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🎥第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4
🎥第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4
🎥第3讲. 传统主流CTR预估方法：线性模型.mp4
🎥第4讲. 传统主流CTR预估方法：FM模型.mp4
🎥第5讲. 传统主流CTR预估方法：GBDT模型.mp4
🎥第6讲. 深度学习基础模型：前向神经网络（MLP）.mp4
🎥第7讲. 深度学习基础模型：CNN.mp4
🎥第8讲. 深度学习基础模型：RNN.mp4
🎥第9讲. 深度学习基础模型：LSTM.mp4
🎥第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例：阿里巴巴.mp4
🎥第20讲. 如何定义图像理解？.mp4
🎥第21讲. 图像理解有哪些研究内容？.mp4
🎥第22讲. 传统图像理解技术：图像分类的问题描述.mp4
🎥第23讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（1）.mp4
🎥第24讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（2）.mp4
🎥第25讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（3）.mp4
🎥第26讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（1）.mp4
🎥第27讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（2）.mp4
🎥第28讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（3）.mp4
🎥第29讲. 深度学习的基础模块.mp4
🎥第30讲. 深度学习的模型设计.mp4
🎥第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4
🎥第32讲. 深度学习图像理解技术：图像分类框架.mp4
🎥第33讲. 深度学习图像理解技术：模型加速与优化.mp4
🎥第34讲. 深度学习图像理解技术：物体检测分割与图像分类应用场景.mp4
🎥第35讲. 图像理解进阶.mp4
🎥第36讲. 知识图谱是什么？对我们有何帮助？.mp4
🎥第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4
🎥第38讲. 知识图谱为什么火了？.mp4
🎥第39讲. 知识图谱小结.mp4
🎥第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4
🎥第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4
🎥第42讲. 基于非结构化数据的知识抽取.mp4
🎥第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取：实体识别.mp4
🎥第45讲. 基于非结构化数据的知识抽取：事件抽取.mp4
🎥第46讲. 基于结构化数据的知识抽取.mp4
🎥第47讲. 知识融合与质量评估.mp4
🎥第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
🎥第49讲. 知识图谱管理：图谱存储.mp4
🎥第50讲. 知识计算推理.mp4
🎥第51讲. 基于符号的知识表示与推理：谓词逻辑.mp4
🎥第52讲. 基于符号的知识表示与推理：Semantic Net.mp4
🎥第53讲. 基于符号的知识表示与推理：Frame.mp4
🎥第54讲. 基于符号的知识表示与推理：Script.mp4
🎥第55讲. 基于符号的知识表示与推理：语义网络.mp4
🎥第56讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型.mp4
🎥第57讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 基于翻译的模型TransE.mp4
🎥第58讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 神经网络模型.mp4
🎥第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4
🎥第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4
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