深度学习在百度搜索中的工程实践-百度-曹皓

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/QConChina

摘要

文档总结了百度搜索中深度学习的工程实践，包括深度学习在搜索系统中的应用、解决排序中的语义匹配问题，以及业务场景落地中的工程难点。文档还介绍了深度学习在搜索中的发展历程，从初步尝试到应用深化，再到取得突破性进展。同时，文档比较了传统机器学习和深度学习在搜索排序中的区别，提到了深度学习模型的建模对象、模型结构等方面的创新，以及工程实践中的具体挑战。

AI总结

《深度学习在百度搜索中的工程实践-百度-曹皓》总结

深度学习在百度搜索中发挥核心作用，主要解决排序中的语义匹配问题。以下是文档的核心观点和关键信息总结：

### 1. 深度学习在搜索中的应用
- **语义匹配问题**：深度学习通过建模语义相关性，提升搜索排序的准确性。
- **技术进展**：百度在深度学习模型的试点、深化和突破三个阶段取得显著进展。2018年实现“多域建模”和“内容理解”，采用CNN、RNN等结构取得重大突破。

### 2. 对比传统机器学习
- **差异**：与传统机器学习相比，深度学习在建模复杂性、数据量和性能上有显著优势。
- **对比表格**：
- **模型**：传统机器学习（如SVM、GBRank）vs深度学习（如NN）
- **训练数据**：传统（10^5~10^8）vs深度学习（10^11~10^12）
- **模型规模**：传统（MB级）vs深度学习（GB级）
- **预测性能**：传统（0.1-1ms）vs深度学习（1-10ms）

### 3. 工程化难点
在业务落地过程中，深度学习面临诸多工程难点，包括数据处理、模型训练、部署优化等问题。

### 4. 讲师背景
- **曹皓**：百度核心搜索部资深研发工程师，2012年毕业于北京大学，主要负责搜索架构研发工作。

### 总结
深度学习在搜索中的应用极大提升了语义匹配能力，百度通过持续技术积累和突破，实现了搜索排序的性能优化。然而，工程化落地仍面临诸多挑战，需要进一步优化和改进。