专题出品人: 洪强宁

爱因互动 CTO

专题:大数据应用

随着数据化的逐步深入,各行各业逐渐积累了大量数据,如何让这部分数据获得商业价值?数据技术在现阶段怎么应用于业务场景?对于企业管理者来说,数据技术怎么帮助企业主在未来5-10年搭建数据核心竞争力。在本专题中,我们将邀请企业中的数据应用专家,为大家提供答案。

本专题下的议题

对话机器人中的语义匹配技术
吴金龙 爱因互动 技术合伙人/算法负责人
所属专题:大数据应用

课程概要

案例背景介绍:
传统的匹配方法基于词层级的局部匹配,这在很多情况下不够准确。最近几年,基于深度学习的语义匹配技术在NLP中得到广泛研究。我们把最新的匹配技术引入到对话机器人的各个技术框架中,显著提升了对话机器人的精准度。

解决思路/成功要点:
我们把最新的匹配技术引入到对话机器人的各个技术框架中,显著提升了对话机器人的精准度。在实施过程中,我们针对对话机器人中特有的问题,定制了专门的匹配模型。

成果:
引入深度语义匹配技术后,我们的对话机器人准确率普遍提升了10%~15%。

听众收益

1. 了解NLP中的语义匹配技术背景。2. 梳理了目前最前沿的NLP语义匹配模型。3. 对话机器人的技术背景。 4. 爱因互动在对话机器人中使用深度语义匹配技术的一些经验

城市及末端揽配网络的智能化实践
吴黎霞(浪迹) 菜鸟网络 高级算法专家
所属专题:大数据应用

课程概要

案例背景介绍:
线下物流的大数据处理方案与线上订单流的大数据处理方案的不同, 如何结合实操完成算法落地
解决思路/成功要点:
时空数据挖掘、多源数据融合、机器学习+运筹优化
成果:
在真实场景上运用,并在国际顶会AAAI2019等接受。

听众收益

1.理解线下物流场景大数据如何赋能
2.理解大数据处理的方案和思考
3.如何算法更好的反驱动业务

基于人工智能算法的计算系统及架构优化
喻之斌 中国科学院深圳先进技术研究院 数字所 研究员/副所长
所属专题:大数据应用

课程概要

案例背景介绍:
大数据系统如Spark有多大40多个性能攸关的配置参数。手工配置这些参数不仅费时费力,且难以达到优化效果。

解决思路/成功要点:
我们提出了利用人工智能算法来优化大数据系统配置参数的思路。

成果:
利用人工智能算法优化大数据系统的配置,性能提高超出了我们的预期。利用人工智能算法来优化大数据系统的性能是可行的。

听众收益

1. 了解到大数据系统的配置对性能至关重要。2. 大数据系统的配置参数多,难以优化。3.基于人工智能算法的大数据配置优化方法是可行的。

洪强宁,爱因互动CTO,资深 Python 开发者,云平台系统架构专家,多年开发团队和运维团队的管理经验。豆瓣网首位全职员工,首席架构师;宜信大数据创新中心首席架构师;中国 Python 用户组创立者之一。

专题:大数据应用

随着数据化的逐步深入,各行各业逐渐积累了大量数据,如何让这部分数据获得商业价值?数据技术在现阶段怎么应用于业务场景?对于企业管理者来说,数据技术怎么帮助企业主在未来5-10年搭建数据核心竞争力。在本专题中,我们将邀请企业中的数据应用专家,为大家提供答案。

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