商品ID关联起来。虽然一次编写出完美应用程序的可能性微乎其微，但在大多数情况下，开发人员可以从上 述的业务逻辑出发，编写出符合业务逻辑的应用程序，并不断测试直到满足用户的需求。根据业务逻辑设计 自动化系统，驱动正常运行的产品和系统，是一个人类认知上的非凡壮举。 幸运的是，对日益壮大的机器学习科学家群体来说，实现很多任务的自动化并不再屈从于人类所能考虑到的 逻辑。想象一下，假如开发人员要试图解决以下问题之一： 行距离）可能类似 于：[600, 1, 1, 60]。如果一个人住在匹兹堡，这个特征向量可能更接近[3000, 4, 3, 10]⋯⋯当人们在市场上寻找 新房子时，可能需要估计一栋房子的公平市场价值。为什么这个任务可以归类为回归问题呢？本质上是输出 决定的。销售价格（即标签）是一个数值。当标签取任意数值时，我们称之为回归问题，此时的目标是生成 一个模型，使它的预测非常接近实际标签值。 生 http://bioasq.org/ 15 https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank 26 1. 引言 图1.3.4: 亚马逊推荐的深度学习书籍 尽管推荐系统具有巨大的应用价值，但单纯用它作为预测模型仍存在一些缺陷。首先，我们的数据只包含“审 查后的反馈”：用户更倾向于给他们感觉强烈的事物打分。例如，在五分制电影评分中，会有许多五星级和一 星级评分，但三星级却明显很少

亿次的浮点运算数 (GFLOPS)的指标变换曲线。可以看到，x86 CPU 的曲线变化相对缓慢，而 NVIDIA GPU 的浮点计算能力指数式增长，这主要是由日益增长的游戏计算量和深度学习计算量等业务 驱动的。 预览版202112 1.3 深度学习特点 9 图 1.12 NVIDIA GPU FLOPS 趋势(数据来自 NVIDIA) 1.3.3 网络规模 早期的感知机模型和多层神经网络层数只有 Integration”一项；在“Driver 预览版202112 1.6 开发环境安装 19 components”节点下，比对目前计算机已经安装的显卡驱动“Display Driver”的版本号 “Current Version”和 CUDA 自带的显卡驱动版本号“New Version”，如果“Current Version”大于“New Version”，则需要取消“Display Driver”的勾，如果小于或等于，则 前面已经介绍了用于连续值预测的线性回归模型，本章继续来挑战分类问题。分类问 题的一个典型应用就是教会机器如何智能识别图片中物体的类别。考虑图片分类中最简单 的任务之一：0~9 数字图片识别，它相对简单，而且也具有非常广泛的应用价值，比如邮 政编码、快递单号、手机号码等都属于数字图片识别范畴。这里将以数字图片识别为例， 探索如何用机器学习的方法去解决这个问题。 3.1 手写数字图片数据集 机器学习需要从数据中间学习，因

不同的问题使用不同的方法 合作方式总结 快速部署 深度定制 持续迭代 价值优先 总结： 一个崭新的世界 趋势 • 智能设备越来越多 • 手机、电脑、Pad、TV、盒子、Watch、AirPods 、音箱、空气净化器、 净水器 • 人迁就机器  机器迁就人 • GUI的孤独感、CUI的幸福感 对话交互的价值：在哪儿/在那儿 • 行业早期，价值待验证 • “能帮我把转化率提升50%吗？” • 需求界定师：砍掉不合实际的需求 需求界定师：砍掉不合实际的需求 • “能不能把我的销售、客服全换成机器人？” • “能不能通过分析上课视频，来解答学生的问题？” • 对话设计师：怎么更优雅地达到目的 • “公交车上你会给老人让座吗？” • 做能做且有价值的事，努力把不能做的事变成可做的 Thanks 爱因互动，欢迎你的加入

2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 7 目标&价值 平台  提升去化率 经纪人  提升效率和业绩 客户  降低看房成本 业主  缩减销售时长  市场需求恒定，优先成交好房 核心思想  选出好房 核心问题  提升带看效率  加速成交 核心价值 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 8 人工选房方法

人脸识别大幅提高精度，商汤科 技首次突破人类肉眼识别准确率 ，领先于Facebook Google5000万美元招入 Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016.7 公司简介 历史业绩 领先技术 20年 科研经验 800余位 Kubernetes版本发布快，新特性更新频繁，对异构调度的支持不断加强；但配套设施落后（e.g. Spark on K8s, GitlabCI) • 容器系统调用栈深，需要仔细验证操作系统，内核及异构设备驱动的兼容性 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume 1.10

像坐标的正 确，平滑、 去噪等 特征提取 从图像中提取 各种复杂度的 特征，如：线 ，边缘提取和 脊侦测，边角 检测、斑点检 测等局部化的 特征点检测 检测/分割 对图像进行分割 ，提取有价值的 内容，用于后继 处理， 如：筛 选特征点，分割 含有特定目标的 部分 高级处理 验证得到的 数据是否匹 配前提要求 ，估测特定 系数，对 目 标进行分类 •图像分类 •目标检测 •图像分割

支持超大规模模型 • 业界千亿级以上的机器学习平台  开源： PaddlePaddle、XDL，etc.  内部： Abacus、XPS， etc. • Online Learning的价值  用户的近期行为，更能表现意图和偏好  增强新item的模型感知能力 • 更快数据反馈、更少资源消耗  分钟级的数据反馈  增量训练、避免batch重训带来的资源消耗 关于Online

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