推薦算法短視頻教程,短視頻推薦算法引擎應(yīng)用場景中?
分兩個(gè)方面考慮這個(gè)問題,一方面是在硬件上,就是在CPU和GPU的配比上可以做一些考慮,其實(shí)會(huì)涉及到整個(gè)大embeddingtable怎么去做多級的cache。另一個(gè)方面就是軟件,軟件上并不是所有的模型拿過來在同一個(gè)機(jī)器上效果都是一樣的,比如在真正的運(yùn)行部分,它的比例不太一樣,那這時(shí)候GPU上的利用率肯定是不一樣的;優(yōu)化它在GPU上的利用率一方面可能會(huì)讓算法變得越來越復(fù)雜,另外又回到硬件的問題上,去考慮在硬件CPU、GPU配比的情況下,能不能做一些優(yōu)化。關(guān)注我們,可以了解更多
做了五年android?
感謝邀請!
做了2年架構(gòu),基本上下一步就是要做技術(shù)總的,怎么想到做算法啦?
據(jù)我了解,算法要求的是要能寫java代碼、邏輯思維能力強(qiáng)、能建模等,算法可不像技術(shù)員那么好入門的。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)與推薦算法如何去結(jié)合?
啥都不如看實(shí)例來的深刻。
以下內(nèi)容來自美團(tuán),頭條搜索一下,收好不謝。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的方向之一,其與推薦系統(tǒng)和排序模型的結(jié)合也有更多價(jià)值等待發(fā)掘。本文介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在美團(tuán)“猜你喜歡”排序場景落地的工作。
有沒有人知道Facebook推薦好友的算法是什么?
跟據(jù)你關(guān)注的人,或你曾經(jīng)點(diǎn)進(jìn)去看過的用戶或post。
還有一個(gè)就是accessyourcontact的時(shí)候你點(diǎn)了同意,就有可能是你注冊時(shí)用的郵箱或聯(lián)系簿。它是以小擴(kuò)大,像是你加了一個(gè)好友,他會(huì)推薦你好友的好友等等,猜你們有有共同好友
還有一個(gè)就是accessyourcontact的時(shí)候你點(diǎn)了同意,就有可能是你注冊時(shí)用的郵箱或聯(lián)系簿。它是以小擴(kuò)大,像是你加了一個(gè)好友,他會(huì)推薦你好友的好友等等,猜你們有有共同好友
垂直行業(yè)如何加速落地?
這個(gè)問題要分兩部分來閱讀領(lǐng)悟
第一:算法與垂直領(lǐng)域的關(guān)系?
第二:是不是所有的垂直領(lǐng)域都適合用算法呢?
隨著我國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展越來越快,一大批優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品橫空出世,模仿,抄襲的也層出不窮,人人都想在各自擅長的領(lǐng)域搶奪一杯羹?;ヂ?lián)網(wǎng)用戶的口味似乎也變得挑剔,因?yàn)樗麄兛梢赃x擇的某個(gè)垂直領(lǐng)域的產(chǎn)品實(shí)在是太多了
目前市面上優(yōu)秀的算法產(chǎn)品包含哪些?說幾個(gè)大家耳熟能詳?shù)?抖音(短視頻精準(zhǔn)算法推薦),今日頭條(內(nèi)容精準(zhǔn)算法推薦),淘寶(電商精準(zhǔn)算法推薦)等等。這三個(gè)產(chǎn)品是目前市面上在各自領(lǐng)域最優(yōu)秀最杰出的代表,也正是他們的算法機(jī)制啟迪了很多垂直領(lǐng)域的,產(chǎn)品,給他們指引了方向。
但是,我想說的是,并非所有的垂直領(lǐng)域都適合植入算法,換一種說法就是并且所有的垂直領(lǐng)域植入了算法就會(huì)成功。
因?yàn)椴煌拇怪鳖I(lǐng)域,它們的游戲規(guī)則是不一樣的,個(gè)人覺得算法,大數(shù)據(jù),云計(jì)算更適合toC的產(chǎn)品,而toB的產(chǎn)品更適合用"心"去經(jīng)營。這里的"心"我指的是面對B端用戶時(shí)的一些套路,一些潛規(guī)則,一些行業(yè)規(guī)矩。而面對C端用戶時(shí),結(jié)合算法,大數(shù)據(jù),云計(jì)算,讓C用戶感受到產(chǎn)品的極致極簡極效的體驗(yàn)感,用戶與產(chǎn)品之間的那種交融,那種"依依不舍"。
最后想說的是,算法是一個(gè)時(shí)代的產(chǎn)物,是一個(gè)風(fēng)口,它可以使產(chǎn)品優(yōu)質(zhì),便捷,用戶體驗(yàn)提升,但是并非所有的產(chǎn)品都適合算法。
(以上純屬個(gè)人看法,歡迎不同意見深入交流!)
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