深度学习技术介绍 03 内容审核的扩展和延伸 00 图像审核的行业背景 SACC2017 内容审核 - 行业现状 不良信息泛滥，监管猝不及防 Ø 随着互联网的飞速发展和信息量的猛增， 大量的色情图片、暴力等不良信息夹杂其 中，严重影响着互联网的健康发展。 Ø 直播行业的快速兴起，使得视频中不良信 息含量更加迅猛增长，色情暴力等不雅视 频频繁流出，导致各网络直播平台面临危 机。 Ø 内容监管日趋严格， 在内部业务上测试，准确率97%，覆 盖80%以上的案例 Ø 腾讯云，承担每天数亿的图像审核， 已经 累计支持上百家客户。 Ø 微云，QQ群，支持视频识别的解决方案， 成熟灵活的产品方案，帮助业务扫除掉互 联网暴力、恐怖内容，有效的降低业务风 险。 l 暴恐识别技术 武装份子 管制刀具 枪支弹药 人群聚集 火灾 血腥 极端主义、恐怖主义标识 SACC2017 内容识别 – 人脸识别 l 政治敏感人物识别， Ø 技术指标：优图人脸识别通过传统方法和深度 学习技术结合，以空间面孔墙和微众银行远程 核身为基础，在性能上达到LFW 99.80%。 Ø QQ，微云等： 非法设置领导人头像， 公众人 物， 明星等等他人肖像。 Ø 直播，游戏视频等， 非法植入领导人，政府国 际公众人物， 明星等等。 l 人脸识别核身技术 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

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 中国最大的互联网安全公司 360智能硬件 智能摄像头超400万，儿童手表超 350万，行车记录仪超300万 SACC2017 奇虎360 安全 ——360的基因 SACC2017 【万物互联的新时代】 线上安全 线下安全 泛 安 全 安全 ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ 手机安全 企业安全 …… 新时代的奇虎360 SACC2017 万物互联的新时代 交通 智能家居 机器人 AR/VR/MR 智能手机 穿戴设备 SACC2017 万物互联的核心技术 视觉感知 语音感知 语义理解 人工智能 大数据分析 物 环境 SACC2017 图像 视频 检测 识别 分割 跟踪 物 环境 数 据 核 心 云端 移动端 业 务 视觉感知模型

1988年 上市 市值514亿美元 19 Fanuc（发那科） 机器人技术 制造 日本 1956年 上市 市值362亿美元 20 Preferred Networks 深度学习、机器学习技术 物联网 日本 2016年 C轮融资 估值20亿美元 9 机器学习的范围 10 • 给定数据的预测问题 ✓ 数据清洗/特征选择 ✓ 确定算法模型/参数优化 ✓ 结果预测 • 不能解决什么 ✓

1988年 上市 市值514亿美元 19 Fanuc（发那科） 机器人技术 制造 日本 1956年 上市 市值362亿美元 20 Preferred Networks 深度学习、机器学习技术 物联网 日本 2016年 C轮融资 估值20亿美元 9 不同视角的深度学习 朋友以为我做的事情 不同行业的人以为我做的事情 父母以为我做的事情 程序员以为我做的事情 我自己以为我做的事情 实际上我做的事情

X来管理和布局。代码最好用Python描述。网页 原生是HTML和JavaScript的。此外，我们希望内容既可以作为可执行代码访问、作为纸质书访问，作为可下 载的PDF访问，也可以作为网站在互联网上访问。目前还没有完全适合这些需求的工具和工作流程，所以我 们不得不自行组装。我们在 16.5节 中详细描述了我们的方法。我们选择GitHub来共享源代码并允许编辑，选 择Jupyter记事本来 方便的属性，它可以用来量化学习大量样本。 然而，并不是所有的数据都可以用“固定长度”的向量表示。以图像数据为例，如果它们全部来自标准显微 镜设备，那么“固定长度”是可取的；但是如果图像数据来自互联网，它们很难具有相同的分辨率或形状。这 时，将图像裁剪成标准尺寸是一种方法，但这种办法很局限，有丢失信息的风险。此外，文本数据更不符合 “固定长度”的要求。比如，对于亚马逊等电子商务网站上的客户评论，有些文本数据很简短（比如“好极 类（class））。例如，手写数字可能有10类，标签被设置为数字0～ 9。最简单的分类问题是只有两类，这被称之为二项分类（binomial classification）。例如，数据集可能由动 物图像组成，标签可能是{�, �}两类。回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分类器来 输出预测的类别。 然而模型怎么判断得出这种“是”或“不是”的硬分类预测呢？我们可以试着用概率语言来理解模型。给定

预览版202112 人工智能绪论 我们需要的是一台可以从经验中学习的机器。 −阿兰·图灵 1.1 人工智能 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及 极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给 机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需 要较高智能水 LR)，线性回归是回归问题中的一种具体的实现。 除了连续值预测问题外，是不是还有一类离散值预测问题呢？比如硬币正反面的预 测，它的预测值?只可能有正面或反面两种可能；再比如说给定一张图片，这张图片中物 体的类别也只可能是像猫、狗、天空之类的离散类别值。对于这一类问题，通常把它称为 分类(Classification)问题。 下一章将会挑战分类问题！ 预览版202112 神经元去参数化映射函数 ??的模型。 6.1 感知机 1943 年，美国神经科学家 Warren Sturgis McCulloch 和数理逻辑学家 Walter Pitts 从生 物神经元的结构上得到启发，提出了人工神经元的数学模型，这进一步被美国神经物理学 家 Frank Rosenblatt 发展并提出了感知机(Perceptron)模型。1957 年，Frank Rosenblatt

模型深度化：深度学习模型， Wide&Deep；DeepFM 4 深度学习 物料粗排 特征向量化 基于Item2vec的 博主召回和微博 召回 物料精排 向量索引 DSSM/FM/FF M生成博主与物 料向量，采用 向量进行召回 特征向量化：Item2vec 向量索引：FM/FFM/ DSSM 模型召回：DIN/DIEN/TDM 模型召回 融入用户近期互动行 为的深度模型召回 单目标：LR->W&D->FM->DeepFM

• 已完成5轮融资，累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿，每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 • 国内领先的云计算厂商 关于七牛云 智能多媒体服务 数据洞察 机器学习 内容生产者 内容消费者 内容采集 （上传加速） 内容分发 海量存储 海量富媒体数据的业务布局

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深度学习模型需要在准确率和速度上做均衡 - 使用更加精巧的模型和Operator设计 - 使用模型压缩算法，在基本保障准确率的情况下大幅提升速度 - 利用最新的硬件特性，如GPU TensorCore/int8 *示意图来自互联网 Kubernetes在异构系统调度中的挑战 • 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)