深度学习在图像审核的应用 腾讯优图实验室 谭国富 http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台，借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据，专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究，并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 性感图片：又称疑似图片，不含直接色情 内容但有一定的诱惑性，建议进行人工审 核； Ø 正常图片：不含不良内容的正常图片。 色情图片 性感图片 SACC2017 内容审核 – 图像暴恐内容识别 l 识别应用：腾讯云，微云，QQ群 Ø 对于输入的图片，系统将会通过对其内容的识别 分析给出其属于武装份子、管制刀具、枪支弹药、 人群聚集、火灾、血腥、极端主义或恐怖主义标 识的概率，通过其概率最大的类型，判断其图片 政治人物识别 无版权人物识别 检索结果：奥巴马 相似度：98% 政治人物 不在黑名单 检索结果：林志玲 相似度：99% 在版权库 SACC2017 图片场景识别 l 社交图像分类应用：微云，相册管家 Ø 标签体系：面向社交领域的热词标签200余种， 涵盖人物、风景、人造物、 建筑、动植物、食物等9个大类 。 Ø 技术指标：20个类别平均准确率MAP>90%以上，200种MAP>63%以上，

1 深度学习在电商搜索和聊天机器人中的应用 探索 SPEAKER / 程进兴 2017年4月 2 3 苏宁国际美国硅谷研究院 苏宁美国硅谷研究院创 建于2013年11月，其宗旨是建立 高科技人才和专利的蓄水池，推 动苏宁持续地创新和转型，为用 户提供简约完美的用户体验。 硅谷研究院由来自云计 算、大数据、人工智能及深度学 习等不同专业背景的工程师、数 据科学家及分析师组成。目前包 含人工智能、大数据和创新三个 实验室。 4  程进兴，苏宁美国研究院技术总监，斯坦福大学 博士，清华大学本科。 曾在甲骨文，雅虎，微软， 沃尔玛实验室等多家公司从事搜索，广告，大数 据分析，机器学习，人工智能应用等方面的研发 工作。在此期间，发表了10多篇相关领域的研究 论文，并有10多项相关领域的专利。  业余爱好： 骑行 个人简介 电子邮箱： jim.cheng@ususing.com 5 议程 山地车，死飞，自行车，碟刹，折叠车，公路车， 单车 • 解决方案  同义词 ？  归一化 ？ 預報 =》预报， 五岁 =》 5岁 目前商品搜索中的一些问题 7 人工智能／深度学习在搜索中的应用：网页／电商搜索 • 基于深度学习的（Query, Document）分数是Google搜索引擎中第3重要的排序信 号 • 亚马逊（Amazon／A9)电子商务搜索引擎中， 深度学习还在实验阶段，

搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用 舒鹏 目录 CONTENTS 01 搜索广告背景知识 02 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 03 基于多模型融合的CTR预估 04 若干思考 搜索广告背景知识 信息需求 用户查询 查询理解 广告召回 点击率预估 排序计价 结果展示 点击及后续行为 广告库 日志收集 展示日志 点击日志 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 无需分词：基于字符粒度表达的问答系统设计 Sogou Inc 文本相关性计算 文本相关性计算 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 LSTM LSTM LSTM 中长款 牛仔 外套 ResNet-50层 CNN-LSTM Encoder CNN CNN 中长款牛仔外套 Cosine-Loss 广告物料推荐 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 方向 用途 相关技术 图像理解 图片物料推荐 CNN 文本相关性 广告召回、创意生成 Deep，线下训练流程解耦 Wide & Deep … … … … … … … … … Wide Deep Embedding 背景和优势  Google于16年6月份发表相应论文  用于应用商店中推荐APP的排序  基于TensorFlow平台，可兼具业界流行模型（LR、DNN）的优点  一次训练给出两个模型，流程简洁稳定，效果更佳 若干思考 若干思考 DL的强项 输入不规整

深度学习在NLP里的新舞台 • 通向强人工智能之路？ 爱因互动 EIN+: 深度定制对话服务 爱因互动 EIN+ • 为企业提供人工智能对话解决方案 • Conversation as a Service Bot应用场景 • 清晰的知识结构和边界 • 非标准化服务，信息不对称 • 能够通过数据积累提升服务质量 • 能够建立知识和技术壁垒 • 对话作为粘合剂 • 用户画像，推荐系统，营销转化 爱因互动：API

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额

阿里云深度学习实践 程孟力 花名: 杨熙 阿里巴巴-计算平台-PAI 个性化推荐 视频理解 智能对话系统 图像检索 更多场景  OCR识别  人脸核身  智能风控  自动驾驶  语音助手 • • • 优势: 效果 显著超越 传统模型(线性层模型 / 树模型 / SVM模型 / … ) 深度学习应用场景 沙漠 湖泊 旅行 深度学习应用主要的挑战： 2.模型效果优 化困难 手里面只有5张图片， 怎么搞出来一个效果还 不错的模型? ✗ 标注速度慢 ✗ 标注成本高 ✗ 样本分布不均匀 ✗ 隐私保护 • 多个环节 • 多种模型 ✗ 海量参数 ✗ 海量数据 深度学习应用主要的挑战： 3.工程优化复 杂 4.数据获取困 难 挑战 深度模型是非线性的: • 参数很多 • 参数敏感 • 不同场景的数据上差异大 手里面只有5张图片， 怎么搞出来一个效果还 手里面只有5张图片， 怎么搞出来一个效果还 不错的模型? ✗ 标注速度慢 ✗ 标注成本高 ✗ 样本分布不均匀 ✗ 隐私保护 • 多个环节 • 多种模型 ✗ 海量参数 ✗ 海量数据 深度学习应用主要的挑战： 2.模型效果优 化困难 1.方案复杂  学习率: 1e-3, 1e-4, 1e-5 ?  Embedding维度: 8, 16, 32 ?  Normalization:

2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 1 周玉驰 贝壳找房 - 数据智能中心 - 策略算法部 AI选房中深度学习的实践及优化 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 3 房客人关系图谱 扫一扫二维码图案，加我微信 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 4 目录  为什么要做AI选房  如何做AI选房  模型演变历程  实践应用  总结&思考 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 5 为什么做AI选房？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 6 纯人工：21%  条件：基于相同的名额下进行比较 人工+AI 去化率33% 纯人工 去化率21% 纯AI 去化率26% 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 36 实践应用 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 37 分数映射  模型输出  房源质量分数 • 根据概率值排名进行映射 • 分数分布比较稳定 • 10分制易于业务使用

超大规模深度学习在美团的应用 余建平 美团点评用户平台研究员 自我介绍 自我介绍 2011年硕士毕业于南京大学计算机科学与技术系。毕业后曾在百度凤巢从事机器学习 工程相关的工作，加入美团后，负责超大规模机器学习系统，从无到有搭建起支持千亿 级别规模的深度学习系统，与推荐、搜索、广告业务深度合作，在算法上提供从召回到 排序的全系统优化方案，在工程上提供离线、近线、在线的全流程解决方案。 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 美团超大规模模型应用场景 美团推荐 美团搜索 美团广告 美团应用场景简介 • 场景特点 亿级的用户，千万级的O2O商品 海量的用户行为，完整的交易闭环 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 超大规模模型的有效性 • VC维理论  描述模型的学习能力：VC维越大模型越复杂，学习能力越强  机器学习能力 = 数据 + 特征 + 模型 • 数据  海量数据： 美团的亿级用户、千万级POI • 特征  大规模离散特征 > 小规模泛化特征 • 模型  DNN > 树模型 > LR 美团超大规模模型应用场景 • 可扩展的机器学习架构

1 2023年03月 深度学习-深度学习实践 黄海广 副教授 2 01 数据集划分 02 数据集制作 03 数据归一化/标准化 04 正则化 05 偏差和方差 本章目录 3 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过 训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 验证集（Validation Set）：也叫做开发集（ Dev (?) + ? 2? σ?=1 ? ?? 2 12 正则化 x[2] x[3] x[1] a[L] DropOut Dropout的功能类似于?2正则化，与?2正则化不同的是，被应用的方 式不同，dropout也会有所不同，甚至更适用于不同的输入范围 keep-prob=1(没有dropout) keep-prob=0.5(常用取值，保留一半神经元) 在训练阶段使用，在测试阶段不使用！

1 2022年02月 机器学习-机器学习实践 黄海广 副教授 2 01 数据集划分 02 评价指标 03 正则化、偏差和方差 本章目录 3 01 数据集划分 02 评价指标 1.数据集划分 03 正则化、偏差和方差 4 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过 训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 中加入权值 向量w的平 方和，??的 功能是使权 重平滑。 25 正则化 x[2] x[3] x[1] a[L] DropOut Dropout的功能类似于?2正则化，与?2正则化不同的是，被应用的方 式不同，dropout也会有所不同，甚至更适用于不同的输入范围 keep-prob=1(没有dropout) keep-prob=0.5(常用取值，保留一半神经元) 在训练阶段使用，在测试阶段不使用！