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天火2娱乐官方注册,AI在内容分发上的绊脚石

发布时间:2018-11-12 11:14:00 丨 浏览次数:

嗯自从互联网商业化发展以来呀,💆不论是新闻客户端、视频网站或是电商平台……所有的平台呢,呀g3娱乐平台都是把自己默认为一个优秀的饲养员🤗,嗯安信12平台代理它按照自己的想法,把内容(饲料)Push(喂)给用户。😥

 

这些饲养员都是受过训练的专业人士,😖行话叫做---由网站编辑为用户设置议程,呢g3娱乐平台按照大多数用户的口味挑选内容。

嗯 

呀后来编辑实在忙不过来🤰,采用机器帮忙---最简单的机器方式则是“热门推荐”,bi ru an zhao dian ji liang huo qi ta shu ju lai zuo pai xu 。 呢

时时彩一天赚33块收手 嗯

👨‍🔬si yang yuan mo shi zui da de wen ti shi bu zhi dao shi ke wei kou ru he 呢,嗯1号站登录不上去这会导致两个显著的后果:一是食客不满意🧠,un时时彩客户端用户个性化需求不能得到满足;二是自身资源浪费呢,大量长尾资源长期得不到曝光,增加沉没成本。

呢 呢

有人发现了机器的好处。机器可以是根据用户特征来推荐内容。正如一个高明的厨子可以根据每一个食客的口味提供饭菜,ru guo ji qi zu gou cong ming 🤜,呀zai yi ding cheng du shang ke yi jie jue suo you yong hu de ge xing hua xu qiu 。 zhe qi bu shi nei rong chan ye de C 2 M ? 呀

 嗯

zhun que de shuo 呀,嗯zhe shi nei rong fen fa de C 2 M 呀,呢它以单个用户为对象进行沟通,😡跳出了大众传播/分众传播窠臼,☺️是不是足以革了所有的搜索引擎和门户网站的命?呢

 嗯

这种智能化的内容C2M有深刻的时代背景。今天👳‍♀️,你已经站在时代边缘呢,眼睁睁的看着AI技术点燃了IOT的引线🧌,呀接下来你将发现自己无可拒绝的进入下一个信息核爆的时代:信息终端爆炸、信息规模爆炸、信息平台爆炸……

& n b s p ; 呢

呀在信息高速公路上👬,🤾你开过的车呀,ni zou guo de lu 呀,quan dou bian le gui ze ,呢玩家汇娱乐平台登陆ni suo shu xi de yi qie de ji yu si yang yuan mo shi de zhi shi kuang jia dou mian lin dian fu 。

嗯& n b s p ; 呢

在这个时代👩‍🎨,海豚平台主管是谁si yang yuan mo shi yi jing shi ling le 嗯,聪明的机器将成为最大的变量。

 

🧝‍♂️第一个出现的场景是人类生产内容,机器分发内容。🤯

 呀

下一个出现的场景是机器生产内容嗯,ji qi fen fa nei rong 。

 呀

内容产业面临C2M革命👭,行不行?

 

“当然不行,呀机器很蠢。”如果你这样想嗯,na me hen yi han ⛹️‍♀️,呢ni zhu ding shi kan bu dao ming tian de tai yang le 。 🤞

🎅& n b s p ;

👃“当然行。”如果你这么想,👲海豚平台主管是谁那么祝贺你掉进坑里了。

🤙 

⛹️‍♀️真实的情况,呢你可能意想不到。嗯

👆 呢

🤱一、内容C2M之路本质是走向个体化沟通

呢 

呀作为一个独立的研究方向呀,推荐系统的源头可以追溯到90年代初的协同过滤算法,😾无极荣耀-至尊4娱乐中期的代表则是传统的机器学习算法🧡,比如Netflix大赛所推动的隐语义模型🤺,xian zai ze shi geng jia fu za de shen du xue xi mo xing 。

 

😨近些年,深度学习突飞猛进嗯,使得机器推荐变成了整个互联网的太阳。在新技术的推动下,呢个性化沟通也变得更加可行😺,🗯️而且越来越接近单用户沟通。呢

呢 呀

嗯(一)协同过滤蹒跚起步

🙉时时彩阶梯倍投十连挂& n b s p ; 🤫

呢按照百科词条解释呀,😕协同过滤是利用用户群体的喜好来为你推荐感兴趣的信息🤵‍♀️,这些用户要么兴趣相投、要么具有共同经验🦸‍♀️,ran hou wang zhan jie he ni de fan kui ( ru ping fen ) 😛,进行过滤分析呢,呢进而帮助别人筛选信息。

👎 

dang ran 👨‍🍼,yong hu xi hao bu yi ding ju xian yu te bie gan xing qu de xin xi ,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤表现出了出色的效果,嗯kai shi zai hu lian wang xing ye cheng wang cheng ba 。

 

嗯起先,协同过滤应用于邮件过滤。

& n b s p ; 呢

1992年👳,施乐公司的科学家提出了Tapestry系统。这是最早应用协同过滤系统的设计嗯,嗯玩家汇娱乐平台登陆主要是解决Xerox公司在Palo Alto的研究中心资讯过载的问题。这个研究中心的员工每天会收到非常多的电子邮件却无从筛选分类,于是研究中心便发展这项实验性的邮件系统来帮助员工解决这项问题。

呀 呢

百达主管接着嗯,嗯xie tong guo lv si lu kai shi ying yong yu nei rong tui jian 。

 💨

1 9 9 4 nian ⛹️,呢美国Minnesota的GroupLens项目组创办了一个新闻筛选系统,🚶‍♀️这个系统可以帮助新闻的阅听者过滤其感兴趣的新闻内容🤹,呢阅听者看过内容后给一个评比的分数,系统会将分数记录起来以备未来参考之用😇,假设前提是阅听者以前感兴趣的东西在未来也会有兴趣阅听,若阅听者不愿揭露自己的身分也可以匿名进行评分。作为最老牌的内容推荐研究团队,时时彩7码计划GroupLens于1997年创建了电影推荐系统MovieLens,呀还有性质相近的音乐推荐系统Ringo,呀以及影音推荐系统Video Recommender等等。呀

👮‍♂️& n b s p ; 呀

嗯后来,🫤出现了另一个里程碑——电子商务推荐系统。呀

时时彩后三杀号准确率 呀

1998年,亚马逊的林登和他的同事申请的基于物品的协同过滤(item-to-item)技术专利💂,呢是亚马逊早期使用的经典算法,一度引爆流行。

 呢

💁‍♀️协同过滤算不算人工智能?从技术的角度来看🙇‍♀️,呢它也属于AI范畴。但必须指出的是协同过滤算法比较弱智嗯,无论是基于用户的协同过滤嗯,hai shi ji yu wu pin de xie tong guo lv ,推荐效果总是差强人意。呀

🥲 

呀怎样通过一个成体系的方法论来引导推荐系统的不断优化?如何才能把复杂的现实因素糅合到推荐结果中?攻城狮们一度非常非常头大,重赏之下必有勇夫,🥶hou lai ,zhong yu you ren fa xian le geng jia ling huo de si lu 。 呀

 呀

❤️(二)传统机器学习开始加速

👨‍🔧百达主管 

2 0 0 6 nian ,嗯Netflix宣布举办Netflix Prize。Netflix是一家老牌的在线影片租赁网站,高德在线注册举办大赛的目的旨在解决电影评分预测问题的机器学习和数据挖掘问题。主办方为此下了血本,宣称对于那些能够将Netflix的推荐系统Cinematch的准确率提升10%的个人或团队🙆‍♀️,奖励100万美元!呢

 

N e t f l i x zai zi jia b l o g shang pi lu le xu duo pang da de shu ju 嗯,ju li ru xia :

呀 

g3娱乐平台<blockquote><ul class=" list-paddingleft-2" style="list-style-type: none;"><li>我们有几十亿的用户评分数据👩‍🦳,呀并且以每天几百万的规模在增长。

🚶‍♀️时时彩实战后三稳赚</li><li>我们的系统每天产生几百万的播放点击,bing qie bao han hen duo te zheng 😙,呀例如:播放时长、播放时间点和设备类型。

🧚‍♂️</li><li>我们的用户每天将几百万部视频添加到他们的播放列表。

</li></ul></blockquote>&nbsp;

🤣xian ran ,zai zhe xie hai liang shu ju mian qian 嗯,呀我们已经不能靠由纯人工或者小型系统建立起来的分类标准对整个平台用户喜好进行标准化。呀

高德在线注册&nbsp;🏌️‍♂️

bi sai kai shi yi nian hou ,嗯K o r b e l l de tuan dui yi 8 . 4 3 % de ti sheng ying de le di yi ge jie duan jiang 。 ta men fu chu le chao guo 2 0 0 0 ge xiao shi de nu li 呀,🤾亿豪娱乐平台rong he le 1 0 7 zhong suan fa 。 qi zhong liang zhong zui you xiao de suan fa : ju zhen fen jie ( tong chang bei jiao zuo S V D 嗯,呢qi yi zhi fen jie ) he ju xian xing bo er zi man ji ( R B M ) 。 😹

&nbsp;嗯

矩阵分解作为协同过滤的补充😏,he xin shi jiang yi ge fei chang xi shu de yong hu ping fen ju zhen R fen jie wei liang ge ju zhen : U s e r te xing de ju zhen P he I t e m te xing de ju zhen Q ,并用已知的数据构建这些向量🤥,😑使用它们来预测未知的项。该算法在有效提高计算精度的同时,👲hai neng gou jia ru ge zhong jian mo yuan su 呀,使更多元化的信息融合进来呀,更好地利用大量数据。呢

呢& n b s p ;

然而矩阵分解也有不足。不足之处在于,😳ju zhen fen jie he xie tong guo lv suan fa yi yang ,都属于监督学习范畴😁,cu cao qie jian dan ,shi yong yu xiao xing xi tong 。 bai zai wang luo ju tou men mian qian de wen ti shi 呀,🤚如果需要建立一个大型推荐系统,呢协同过滤和矩阵分解则会花费较长的时间。怎么办?

&nbsp;

于是,🫠yi xie gong cheng shi jiang yan guang zhuan yi dao wu jian du xue xi zhong 。 wu jian du xue xi zhong de ju lei suan fa de ben zhi shi shi bie yong hu zu ,并对这个组内的用户推荐相同的内容。当我们拥有足够的数据,zui hao shi yong ju lei zuo wei di yi bu 💣,😭来缩减协同过滤算法中相关邻居的选择范围。嗯

重庆时时彩连线坐标&nbsp;👨‍🦰

嗯隐语义模型运用了聚类分析方法🤐,🥴其一大优势是既可以做评分预测,呢又可以同时对文本内容建模,呢使得通过内容来进行推荐的效果得到较大提升。

&nbsp;

呢传统的分析方式在对用户打标签,并根据标签映射到结果的两个步骤中准确度不高。比如用户填写的年龄不一定真实,世爵娱乐平台投注或者并非所有青少年都喜欢漫画。而隐语义模型的核心,呀是超越这些表层语义标签的维度呀,呢通过机器学习技术呀,呀挖掘用户行为中更深层的潜在关联呢,💭使得推荐精度更高。嗯

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Netflix Prize百万美元武林大赛号令之下🤾‍♀️,万森娱乐平台输钱天下英才频出。2009年达到了一个高峰😍,成为推荐系统领域最标致性的事件😫,这次比赛吸引了众多专业人士投身于推荐系统领域的研究呀,🚴‍♀️ye rang zhe xiang ji shu cong zhuan ye quan zi shen tou dao le shang ye ling yu 🤦‍♀️,引发了热烈的讨论并逐渐勾起了主流网站的垂涎,💥基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐、基于信任网络的推荐等等走上了快速发展的通道。

天火2娱乐官方注册&nbsp;呀

呀这些推荐引擎与协同过滤不同,例如基于内容的推荐是建立在项目的内容信息上作出推荐的嗯,呀er bu xu yao yi ju yong hu dui xiang mu de ping jia yi jian 呢,更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。呀

嗯&nbsp;

☺️百万美元花得值不值?据2016年的Netflix用户数据:注册会员6500万人👷,每天观看视频的总时长1亿个小时。Netflix说🙆,每年靠这套系统能够节省10亿美元。

多宝娱乐平台退出大陆&nbsp;🤹‍♂️

⛹️‍♀️玩家汇娱乐平台登陆(三)深度学习带来“无人驾驶”🧑‍🦼

&nbsp;

呢jin xie nian lai 呀,用户的大痛点出现。智能手机的普及,🤷‍♀️让庞大的信息量和狭小的阅读屏幕成为一对难以化解的矛盾🧏‍♂️,百达主管yong hu yue du chang jing bu zai shi gu shou yu dian nao ping mu ,而是向移动化碎片化转变,🧓g3娱乐平台搜索引擎失灵了🤦,呢人工推荐忙不过来🧟,机器推荐也不够用了,zhe zhong zhuan bian dui da nei rong ping tai jian zhi shi sheng si kao yan 。 neng man zu xu qiu ze sheng 呢,bu man zu ze si 。 👩

重庆时时彩后三技巧集锦&nbsp;

嗯面对这一问题👮‍♂️,YouTube和Facebook提出了新解决思路:运用深度学习,zhi zao cong ming de ji qi 。 jin shi nian lai ,shen du xue xi yi jing qu de le ju da de fei yue ,对于解决大数据量更有优势。🤔

&nbsp;嗯

👺如果说人工内容推荐如同司机开车,呀那么深度学习所带来的内容推荐,💗则如无人驾驶汽车。在这种技术是利用用户数据来“感知”用户喜好,😱其推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层呀,🫅当数据层生成和存储的数据进入候选层后🕵️‍♀️,👈也就触发了核心的推荐任务。

🕵️‍♂️& n b s p ; 嗯

呢以YouTube为例嗯,qi zui xin gong kai de tui jian xi tong suan fa you liang ge shen jing wang luo zu cheng 呢,💁‍♀️一个用于候选生成🤥,🧜‍♀️一个用于排序。首先,🤱以用户的浏览历史为输入⛷️,嗯候选生成网络可以显著减小可推荐的视频数量,呢从庞大的库中选出一组最相关的视频。

&nbsp;

g3娱乐平台zhe yang sheng cheng de hou xuan shi pin yu yong hu de xiang guan xing zui gao 呢,⛷️星际娱乐平台彩票再进一步对用户评分进行预测。这个网络的目标,只是通过协同过滤提供更广泛的个性化。排序网络的任务则是仔细分析候选内容呢,呀jing xuan chu shao liang zui you xuan ze 。 ju ti cao zuo wei gen ju shi pin miao shu shu ju he yong hu xing wei xin xi ,shi yong she ji hao de mu biao han shu wei mei ge shi pin da fen ,将得分最高的视频呈献给用户。

&nbsp;💕

🖤重庆时时彩连线坐标在这种模式下,机器全然接管了平台。在深度学习的持续训练下💕,机器越来越聪明呀,呀与人打交道的智商会逐渐提升🙀,在某种意义上也逐渐承担起看门狗的责任。

天火1娱乐怎么样&nbsp;💦

嗯二、内容产业是否即将被C2M颠覆呀

&nbsp;👮

呀shi jie zhi da wu qi bu you 呢,呢美国得克萨斯州科珀斯—克里斯蒂市一家银行的一台自动取款机(ATM)竟然在11日吐出了字条,呢上面写着“救我”,这条新闻很快传遍中文网络💇‍♂️,成为许多网站的头条。

&nbsp;

ni xu yao cong N ge wang zhan shang kan dao yi mo yi yang de wen zhang ma ?

🧛‍♂️&nbsp;

这些冗余的信息消耗了你的精力和流量嗯,就像你打开任何一个电视频道,dou neng kan dao xu duo fang bian mian guang gao yi yang 👩‍🔧,万和城娱乐官方注册rang ren hen nan cong da liang de xin xi zhong kuai su zhao dao zi ji xiang yao de nei rong 。 ☝️

呢&nbsp;

如何解决用户信息冗余的尴尬?

🤸‍♀️&nbsp;

guo qu zeng jing you xu duo bu cheng gong de ji shu fang an 💃,👁️‍🗨️个人门户昙花一现呢,😋R S S ding yue bu cheng qi hou ,🏊‍♀️kua zhan gen zong shang bu le tai mian 。 neng yin ling wei lai zhe ,呀zhi you C 2 M 。 呀

嗯&nbsp;👩‍🔧

C2M模式可以像今日头条这样应用于全网,呀ye ke yi xiang F a c e b o o k na ban ji yu ju tou de ping tai 。 qi he xin jiu zai yu ji yu yong hu xing wei xi guan 、 te zheng he su qiu 💟,对海量的信息进行提取、分拣然后传递给用户,这是克服痛点的秘密。

&nbsp;👯‍♀️

🙆‍♂️但质疑的声音也不少。比如有观点认为,👥协同过滤这样的推荐容易让用户形成信息茧房、无法识别阅读场景、即时性差、耗时长等缺点🤢,世爵娱乐平台投注而今日头条这样的模式也常常被诟病👂,还要应付难以捕捉的用户兴趣、用户数据的隐私和管理等多项挑战。呀

呀& n b s p ; 呢

168重庆时时彩开奖网支持和质疑各执一端呀,呢孰是孰非?未来虽有两大机遇嗯,嗯但是目前要跨越三座大山。

嗯&nbsp;嗯

万和城娱乐app官网板1.支持的理由如下:

呀& n b s p ;

① qian ren qian mian ,😐众口可调。

呢& n b s p ;

万和城娱乐官方注册个性化的内容推荐机制能够根据用户的喜好为其推荐信息。通过各种算法呀,通过分析用户的历史行为,dui bi xiang guan yong hu he xiang guan wu pin cai ce yong hu ke neng xi huan de nei rong 呀,列出候选集并进行验证,呢用户可以得到较为准确的内容嗯,呢使信息分发做到千人千面嗯,呀实现内容与用户的精准连接,er bu shi chuan tong yi yi shang de qian ren yi mian ban de tou fang 。

&nbsp;🧛

嗯②海里捞针呢,🙊提高效率

&nbsp;

个性化推荐省去了用户在海量信息中进行提取和搜寻的环节。用户无需在海量信息中摸针嗯,呢汇丰招商在一定程度上为用户去除了部分无用信息,缩小了用户信息搜索的范围,提高了用户的阅读效率。

&nbsp;🤠

③ tou qi suo hao 👨‍🎤,g3娱乐平台增强粘性

&nbsp;

呢不断为用户推荐适合他的内容能够增加用户粘性。个性化推荐技术通过算法进行用户感兴趣的内容的精准推荐👩‍🎓,帮助用户快捷发现感兴趣的内容,🧑‍🦼当你看完一个内容后呢,会立马给你推荐相关的东西呀,呢可以增加用户粘性,提高用户体验。呀

😙&nbsp;🫳

👰‍♀️④挖掘长尾嗯,呢打破两极嗯

&nbsp;

个性化推荐能够通过相关算法帮助用户挖掘长尾内容,呢避免两极分化的马太效应。当A用户喜欢比较冷门的长尾内容,而B用户又有跟A用户有相同或相似的兴趣和行为习惯时,嗯xi tong jiu neng gou ba A yong hu xi huan de leng men nei rong tui jian gei B yong hu ,呀zhe yang jiu shi leng men nei rong de dao geng duo de pu guang ,呢帮助用户发现更多的长尾内容呢,呢避免内容生产生态两极分化。

&nbsp;呢

💆⑤双向交流,shen du you hua 😒

呢&nbsp;🤜

基于用户进行个性化推荐是对用户进行深度分析和交流的结果,🖤提升了用户的交互式体验。传统的人工推荐是遍地撒网地推荐,嗯mei you dui yong hu jin xing xi zhi di hua fen he shai xuan ,ji qi tui jian yi yong hu te dian he xi guan wei ji chu jin xing tui jian ,呢用户能够得到双向的交流和沟通呢,用户的行为也能对下一步的推荐产生影响,在一定程度上得到了反馈🏋️,海豚平台主管是谁提升了用户的交互式体验。

&nbsp;呢

⑥分门别类,嗯运营细化🤧

🦸‍♂️&nbsp;🧎‍♂️

ge xing hua tui jian ye you li yu ping tai dui nei rong jin xing fen lei ,从而利于平台精细化管理和运营。信息时使得平台不断涌现,ge zhong xing shi de nei rong yue lai yue feng fu 嗯,用户手机端展示的区域有限呀,👨‍🏫个性化推荐能够使商家更好地针对不同客户对内容进行分类呢,有利于精细化运营。

🤡&nbsp;

2.质疑的观点主要有:

👱‍♂️&nbsp;嗯

呢①画地为牢👇,🤸思维设限

&nbsp;

中国彩报彩吧图库个性化新闻体验容易让思想裹足不前。个性化推荐的结果是基于用户的历史数据和历史行为,基于相似用户或者相似物品进行的推荐💅,嗯zai yi ding cheng du shang jiang yong hu gan xing qu de nei rong gu ding zai yi ge te ding de bi huan li 呢,在为用户筛选信息的同时也为用户隔断了很多信息。个性化推荐的内容采集自你的兴趣呢,又决定了你的兴趣。因此呀,嗯wu fa jie chu “ xin ” shi wu zi ran jiu bu neng pei yang xin de xing qu 😁,呀rong yi rang yong hu yue lai yue xia ai 。

👏&nbsp;

②人心变幻👱‍♀️,呢机器何解呀

&nbsp;💂‍♀️

呢ji qi tui jian wu fa shi bie yue du chang jing de bian hua er dai lai de xu qiu de bian hua ,无法感知用户为什么需要阅读,呢难以匹配人类情感的复杂程度。例如在某一个阶段呢,嗯我们因为大家都在讨论某件事而去关注这件事呀,呀但这并不意味着我们对类似的事情都感兴趣。呢

&nbsp;嗯

嗯③ shen mei xia xian 呢,重庆时时彩连线坐标好坏难分🤧

&nbsp;呀

万森娱乐平台输钱ge xing hua tui jian de nan du dui tui jian nei rong de zhi liang dai lai le tiao zhan 。 yi wang ping jia yi pian wen zhang de hao huai dui bian ji lai shuo dou mei na me rong yi 呢,🕺如今机器推荐很容易忽略质量这一维度。机器算法不准确会使标题党内容混杂出现,呀机器推荐可能会把一篇没有价值的文章推荐的很高✍️,🖐️也有可能把真正有价值的文章埋没掉🚴,时时彩一天赚33块收手ji qi tui jian zhi neng cong wai bu shu ju lai heng liang ni de wen zhang you mei you jia zhi 🧑‍🦰,目前还没有办法从内容的本质上分析有没有价值。👨‍🍼

呢& n b s p ; 嗯

呀④耗时较长呀,嗯万城zong man ban pai 呢

168重庆时时彩开奖网&nbsp;嗯

呀基于海量数据的个性化推荐行为耗时较长呀,🙄即时性较差。如新闻推荐存在及时性问题,需要不断更新呢,嗯通过分析用户的历史行为、对比类似用户等数据分析工作耗时较长,不易在第一时间形成推荐结果。并且协同过滤等方法还存在冷启动的问题,即在用户体验之初,呢并未形成成熟的历史数据时,重庆时时彩连线坐标xu yao jing guo hen chang de shi jian shou ji yong hu dian ji ri zhi shu ju 嗯,从而产生推荐。🥵

&nbsp;

⑤热点共通,个体趋同

& n b s p ;

🧑‍🎤并不是所有的用户都彼此相等呀,但协同过滤方法不考虑用户之间的个体差异。例如🕺,嗯1号站登录不上去我们观察到娱乐新闻不断推荐给大多数用户呀,呀即使用户不点击娱乐的故事。原因是呀,呀娱乐新闻一般都是非常流行的,因此总是从一个用户的“邻居”的娱乐故事足够的点击进行推荐。

&nbsp;🧡

呢3.未来的机遇在哪里?呢

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未来的机遇在于两大推动力:业界对长尾金矿的商业动力;用户强烈的个性化需求的推动。

&nbsp;

①长尾金矿

&nbsp;

个性化推荐能够帮助用户发现更多优质的长尾内容,提高平台商业价值。一般平台用户访问的只局限在热门的10%左右的内容,呀很多小众的、冷门的内容却沉在数据库中不易被发现,🕵️‍♂️我们将其称之为长尾内容。

呀& n b s p ; 👩‍⚕️

按长尾理论,😱由于成本和效率的因素,🕵️‍♀️当商品储存流通展示的场地和渠道足够宽广🧓,呢商品生产成本急剧下降以至于个人都可以进行生产,呢并且商品的销售成本急剧降低时,呢几乎任何以前看似需求极低的产品💨,只要有卖🧍‍♂️,💙都会有人买。个性化推荐能够通过协同过滤中基于用户的推荐技术将小众喜欢的长尾内容扩散开来,☠️充分挖掘长尾内容,🙎‍♂️产生长尾金矿。

&nbsp;

呀②时代刚需

&nbsp;😌

我们所处的时代已经变化了。经过20年发展,互联网变成了移动互联网,xian zai ji jiang rong he A I jin ru I O T shi dai ,zhong duan he xin xi zheng zai yi he bao de tai shi fa sheng ji ju peng zhang 🦹‍♂️,🧑‍🦳用户在海量的数据中想要找到他们需要的信息将变得越来越难。在这种情况下,嗯传统的搜索引擎已经力不从心。早先最具代表性的就是分类目录的雅虎和搜索引擎的谷歌,已经进入死胡同🧟,想要通过搜索引擎去了解一个陌生领域的知识,效率极低!

😟&nbsp;

呢要满足时代刚需,希望在于个性化推荐。机器需要尽可能的了解用户呀,并且根据用户的数据,主动推荐让用户有兴趣和需求的信息。目前这20来年呢,虽说取得了一点点成就,嗯但仅仅是唐僧取经迈出了第一步呀,🙍‍♂️还有很长的路要走。🤲

呀&nbsp;呀

🤙4.当下需要跨越的三座大山

呢& n b s p ; 呀

ge xing hua tui jian zai fa zhan guo cheng zhong mian lin hen duo zhu ru nan yi yu ce yong hu xing qu 、 yong hu xiang guan shu ju she ji yin si yi ji shu ju de chu li nan du deng wen ti 🧛‍♀️,呢重庆时时彩后一公式dou gei ge xing hua tui jian dai lai le hen da de wei xie he tiao zhan 。 嗯

&nbsp;

第一座山呢,准确。👻

嗯&nbsp;

用户的兴趣易受多重因素影响而不断变化呀,呢这对个性化推荐来说是个不可避免的挑战。个性化推荐系统的基础部分是用户兴趣建模,用户兴趣建模的质量直接决定了个性化推荐的质量。但是用户兴趣随时都会受到社交、场景、环境等多重因素影响💥,用户兴趣地不断变化使得根据以往数据预测用户未来倾向的工作变得很难🙆,呀ye hui ying xiang tui jian jie guo de zhun que xing 。 呀

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🤗第二座山,🙅‍♀️隐私。

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对以用户数据为基础进行的个性化推荐来说,嗯如何保护用户隐私是个不小的难题。传统的内容推荐系统对用户的页面访问记录进行数据挖掘,找出用户的访问习惯,然后在服务器端根据用户需求进行信息筛选呢,🧛试图为用户提供信息推荐服务和垃圾信息过滤服务。但如何能在保护用户隐私的同时,又为用户提供更准确的内容推荐服务是一个不小的挑战。

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第三座山,价值观。

& n b s p ;

除了三座大山外呢,还有一个问题也值得重视。现在的机器推荐等于“没有三观”、“没有审美”呢,安信6娱乐平台注册在中文圈运营呀,呀由于众所周知的原因,一定会遇到相当的挑战。

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流量造假和作弊是比较明显的例子。比如有网友告诉笔者说:网上经常看到一些视频学习人数几万、几十万嗯,嗯数字大的得令我们怀疑人生,结果测试了一下,页面刷新一次人数就加三而新课程加几十呀,嗯shun jian ming le 。 ban ye ce shi mou xie shi pin zhi bo 嗯,对着墙拍,从启动直播十分钟直播粉丝还能蹭蹭往上涨💕,🙇jin yi ge zhen fen si shi ren shu you yi bo zhang 呀,🚶‍♂️作弊一时爽嗯,呢但心里不踏实。🤡

呢& n b s p ;

🖤曾经有企业在智能推荐的客户端上投过一些非常垂直大号的广告,💖有的效果真好🤘,嗯有的造假太明显---在阅读量瞬间破万的时候带过来的流量呀,呢hai bu ru zi ji yue du po qian de hao xiao guo hao 。 ru ci zhong zhong ,数据是正经的,呀就看用它的人正经不正经了。

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未来🤑,个性化推荐如何在技术和管理上继续革新呀,👩‍🦲人工智能因素的参与能否改善现存的诸多问题,为用户产生更优质的推荐结果将成为一个重要课题。呢

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呢三、巨头正在开辟的技术路线

🤹‍♀️&nbsp;

其实,呀无论支持还质疑有多么大,呀个性化推荐已经引得无数巨头竞折腰。

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目前在市场上呀,依然是新老技术各占一方地盘💩,🧠新派深度学习技术快速崛起呢,duo duo bi ren ; lao pai ji shu ye zai bu duan you hua 嗯,以防不测。新老技术之争,shi dang xia de yi ge re dian ,🫁ye shi jue ding wei lai fa zhan de liang da lu xian 。

&nbsp;😨

(一)老派技术认为:传统推荐技术可以自我完善嗯

&nbsp;

1.Google新闻的套路👵,呢bu duan you hua 🛌

&nbsp;🤘

🤸‍♂️Google新闻是一个在线信息门户站点,它聚集数千家信息源的新闻报道(在将相似新闻分组后)并以个性化的方法展现给登录用户。由于文章和用户数量巨大呢,门徒娱乐测速登陆地址以及给定的响应时间要求,🫦纯粹的基于记忆的方法是不适用的嗯,需要一种可扩展的算法,嗯因此Google新闻组合使用了基于模型和基于记忆的技术。

呢&nbsp;

呢G o o g l e xin wen de tao lu yi ran shi xie tong guo lv de di zi 。 ta zai ge xing hua tui jian fang mian cai yong de shi ji yu mo xing he ji yu ji yi de ji shu xiang jie he de xie tong guo lv ji shu 。 gen ju 《 tui jian xi tong 》 yi shu de jie shao 🙎‍♀️,基于模型的那部分依赖两种聚类技术:

呢&nbsp;呢

重庆时时彩两元网①概率潜在语义索引(PLSI):协同过滤的“第二代”概率技术,呢wei le shi bie chu you xiang si xiang fa de yong hu he xiang guan wu pin de ju lei 呢,🫅高德在线注册引入了隐藏变量,呀对应每个用户—物品对的有限状态集合,能适应用户可能同时对多个主题感兴趣的情况。

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② M i n H a s h : gen ju liang ge yong hu liu lan guo wu pin de jiao ji jiang liang zhe fang ru xiang tong de ju lei ( ha xi tong ) 。 wei le rang zhe zhong ha xi guo cheng ju you ke kuo zhan xing 嗯,cai yong le yi zhong te shu fang fa xun zhao jin lin 呀,并采用Google自己的MapReduce技术在几个机群之间分发计算任务。嗯

&nbsp;

👩‍🦱基于记忆的方法主要是分析“伴随浏览量”。“伴随浏览量”指的是一篇文章在预先定义的一段时间内被相同用户浏览过。预测时需要遍历活跃用户最近的历史数据和从内存里获取邻近的文章。运行时😤,呀预先设定集合里候选物品的综合推荐评分是这三种方法(MinHash、PLSI和伴随浏览)获得的分数的线性组合计算值🫰,😻然后再根据计算值的高低进行推荐结果的输出。呢

&nbsp;🤙

🤥2.Linkedin为四个场景开发的系统呀

呀&nbsp;呢

呀L i n k e d i n zhu yao shi tong guo zi zhu yan fa she ji de xie tong guo lv tui jian ping tai B r o w s e m a p shi xian ge xing hua tui jian 。 B r o w s e m a p shi L i n k e d i n kai fa de yi ge shi xian le wu pin xie tong guo lv tui jian suan fa de fan hua ping tai ,万森娱乐平台输钱该平台可支持Linkedin中所有实体的推荐,呀包括求职者、招聘贴、企业、社会群体(如学校等)、搜索词等呀,嗯若要通过该平台实现某个新的实体协同过滤推荐呢,呀kai fa zhe yao zuo de gong zuo jin jin bao kuo : xiang guan xing wei ri zhi de jie ru 、 bian xie B r o w s e m a p D S L pei zhi wen jian he tiao zheng xiang guan guo qi can shu deng jian dan gong zuo 。 🫁

&nbsp;

lun wen zhi chu ,👩‍🚀Browsemap平台在Linkedin最常用的有四个推荐场景:给求职者推荐公司、相似公司推荐、相似简历推荐和搜索词推荐等等。嗯

🧗‍♀️万和城娱乐官方注册&nbsp;嗯

①给求职者推荐公司:通过Browsemap实现基于物品的协同过滤,计算用户和潜在意向公司的相似度值呢,de dao xiang guan gong si te zheng ; jiang xiang guan gong si te zheng he yong hu / gong si nei rong te zheng ( bao kuo yong hu wei zhi 、 gong zuo jing yan ; qi ye chan pin 、 xiang guan miao shu ) yi qi fen xi de dao zui zhong de pian hao fen zhi 。 呢

安信12平台代理&nbsp;

② xiang si gong si tui jian : yu gei qiu zhi zhe tui jian gong si you liang dian bu tong : yi shi nei rong te zheng xiang si du bian wei gong si hua xiang zhi jian de xiang si du ; er shi ji yu duo zhong yong hu xing wei gou jian b r o w s e m a p 。

呀& n b s p ; 嗯

拉菲2娱乐天地③相似简历(用户)推荐:通过公司详情页浏览行为和用户画像特征实现该部分推荐。同时将相似简历的属性用于补足简历的缺失属性嗯,呀得到该用户的虚拟简历。😺

&nbsp;

💖④ sou suo ci tui jian ti gong le si zhong guan lian fang shi : yi shi xie tong guo lv : zai ji suan sou suo ci jian xiang guan xing shi hui jia ru shi jian he kong jian yin su ; er shi ji yu tui jian sou suo ci sou suo jie guo de dian ji lv ; san shi ji yu sou suo ci zhi jian de zhong he du ; si shi ji yu tui jian sou suo ci de dian ji lv 。 dan shi yan jie guo biao ming xie tong guo lv de jie guo zui hao 嗯,嗯甚至也好于将这四种方式综合的结果。☝️

&nbsp;呀

3.今日头条的三个阶段

💫& n b s p ;

zuo wei guo nei dang hong de ge xing hua tui jian chan pin 嗯,jin ri tou tiao ji shu jing li le san ge jie duan :

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早期阶段💀,yi fei ge xing hua tui jian wei zhu 呀,重点解决热文推荐和新文推荐🫢,🤗这个阶段对于用户和新闻的刻画粒度也比较粗😟,并没有大规模运用推荐算法。

呀&nbsp;

呀中期阶段,呢高德在线注册以个性化推荐算法为主嗯,呀zhu yao ji yu xie tong guo lv he nei rong tui jian liang zhong fang shi 。 xie tong guo lv ji shu si xiang he qian wen jie shao de bing wu cha bie 。 ji yu nei rong tui jian de fang shi 嗯,则是先对新闻进行刻画,呢ran hou li yong yong hu de zheng fan kui ( ru dian ji ,🤘阅读时长、分享、收藏、评论等)和负反馈(如不感兴趣等)建立用户和新闻标签之间的联系😌,呢cong er lai jin xing tong ji jian mo 。 呢

😱&nbsp;

dang qian jie duan 呢,以大规模实时机器学习算法为主,1号站登录不上去用到的特征达千亿级别,🧘‍♀️neng zuo dao fen zhong ji geng xin mo xing 。 jia gou fen wei liang ceng : jian suo ceng 💆‍♂️,嗯有多个检索分支,拉出用户感兴趣的新闻候选;打分层🧛,基于用户特征、新闻特征、环境特征三大类特征使用实时学习进行建模打分。值得一提的是,实际排序时候并不完全按照模型打分排序👐,英豪娱乐注册入口会有一些特定的业务逻辑综合在一起进行最终排序并吐给用户。呢

& n b s p ; 🧑‍💼

华信2老板头条为何能取得成功?文章分析,🥳hen duo ren hui shuo shi tou tiao de ge xing hua tui jian ji shu zuo de hao 嗯,其实不尽然。原因在于嗯,今日头条的个性化推荐也是经历着复杂的演变过程:从人工推荐到机器推荐再到最终不断迭代算法和技术,😇fan fu de jin xing yan zheng ,呢日益完善。

呢&nbsp;呀

重庆时时彩连线坐标(二)新派技术认为:深度学习才是明智选择

杏悦2娱乐app官网板&nbsp;嗯

新派技术主要指采用了深度学习的个性化推荐系统。嗯

&nbsp;

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,呀如每个像素强度值的向量🖐️,呀或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。呢

🧜‍♂️&nbsp;嗯

🧔dang chang gui tui jian suan fa yi jing wu fa ji shi di fen xi chu li ti liang jiao da de shu ju bing zhun que di zhen dui du li yong hu zuo chu tui jian shi ,呀ju bei xiang ying ji shu shui ping de gong si kai shi li yong shen du xue xi jie jue hai liang nei rong fen xi tui jian de tong dian 。 wo men yi jiao zao kai shi yin ru shen du xue xi de Y o u T u b e 、 F a c e b o o k wei li jin xing fen xi 。 嗯

呀& n b s p ; 呀

1 . Y o u T u b e de shen jing wang luo

&nbsp;呀

YouTube的推荐系统是是世界上规模最大、最复杂的推荐系统之一。YouTube的全球用户已经超过十亿,呀mei miao shang chuan de shi pin chang du yi xiao shi ji 。 shi pin “ yu liao ” ku cun ri yi zeng chang 呀,🫤就需要一个推荐系统及时、准确地将用户感兴趣的视频不断推荐给用户。呀

&nbsp;

相比其他商业推荐系统呀,Youtube推荐系统面临三个主要的挑战:

🙁&nbsp;

时时彩阶梯倍投十连挂①规模。现有绝大多数可行的推荐算法嗯,👨‍🌾在处理YouTube级别的海量视频就力不从心了。

&nbsp;呀

🧑‍🎄② xin xian du 。 Y o u T u b e shi pin “ yu liao ” ku bu jin jin shi chu liang ju da ,嗯每时每刻上传的新增视频也是源源不断。推荐系统要及时针对用户上传的内容进行分析建模💅,🧞tong shi yao jian gu yi you shi pin he xin shang chuan shi pin de ping heng 。 呢

&nbsp;

✋③噪声。由于用户行为的稀疏性和不可观测的影响因素,yong hu de li shi ji lu ben zhi shang nan yi yu ce 。 嗯

🤶&nbsp;呀

为了解决这些问题呢,YouTube推荐系统将研究重点转移到深度学习,😄使用Google Brain开发的TensorFlow(Google研发的第二代人工智能学习系统)系统为推荐系统带来了开发测试上的灵活性。呢

🤟&nbsp;💙

嗯YouTube推荐系统主要由两个深度神经网络组成:第一个神经网络用来生成候选视频列表;第二个神经网络用来对输入视频列表打分排名👩‍🦽,呢以便将排名靠前的视频推荐给用户。呢

呢&nbsp;🤵‍♂️

万城候选视频生成是依靠协同过滤算法产生一个宽泛的针对用户的个性化推荐候选名单。排名神经网络是基于第一个候选生成网络的列表呢,🧑‍🚀提供更精细的区分细化🤎,🏋️从来达到较高的推荐命中率。通过定义目标函数来提供一系列描述视频和用户的特征,排名网络则根据目标函数来给每一个视频打分。分数最高的一组视频就被推荐给用户。嗯

嗯&nbsp;呢

呢正是YouTube海量级别的视频才产生了深度学习的需要呀,呀有效弥补了协同过滤存在地处理数据耗时长等问题。🎅

&nbsp;

💓2.Facebook迈出的一大步呀

&nbsp;

嗯F a c e b o o k jin 1 0 nian lai yi zhi yan yong qi N e w s f e e d gong neng shi xian ge xing hua tui jian 。 2 0 0 6 nian 9 yue fen 嗯,NewsFeed(信息流)问世,呢同时问世的还有MiniFeed(个人动态)。NewsFeed是一个系统自动整合生成的内容信息流嗯,它自行来决定我们读到哪些新闻、动态、事件。它所覆盖的范围,🧟‍♀️其信息推送的精准度呀,以及其影响力远超过我们的想象🫵,可以说NewsFeed是Facebook在人工智能上所走的一大步。

嗯&nbsp;

Facebook是如何利用深度学习来评价内容和用户的呢?😁

嗯&nbsp;呀

第一,😖在检视文本方面,🙍‍♂️Facebook使用“自然语言处理”技术来扫描每个人发的“状态”和“日志”,🏋️‍♀️以便“真正理解文本的语义”,呢不仅如此还要将它们评级。日志在扫描的过程中嗯,系统会自动识别出“过度标题党”或者“过度商业化”的内容呢,💫er qie zhe yang de nei rong zai N e w F e e d li mian shi yue lai yue shao jian dao le 。

🧑‍🚒&nbsp;

👧第二,在内容翻译上,dang zai chu li fei ying yu de yu yan shi ,Facebook工程师专门开发了一个深度学习平台,呀每一天会对100多种语言所写成的文本进行分析😀,翻译。比如当一个朋友以德语发表了一条动态时,NewsFeed会以英语体现出来给一个美国的朋友呢,呀傲世皇朝主管营造了一个能够跨过语言障碍的呀,呀天津时时彩开奖走势人人实现互联互通的数字虚拟环境。

万和城娱乐app官网板&nbsp;👩‍🦼

呢第三🤭,在识别物体方面🏌️‍♂️,F a c e b o o k ye zai li yong shen du xue xi ji shu lai shi bie zhao pian he shi pin li mian de wu ti 呀,👁️‍🗨️不仅如此🦻,呀它还能进一步地去探究谁有可能对这些照片感兴趣👨‍🦱,嗯或者这些照片跟哪些用户相关联,从而推荐给目标用户。

🧑‍🦯&nbsp;呀

👯(三)深度学习之困境

💁&nbsp;

👷深度学习能打遍天下无敌手吗?呢

😡娱乐天地点检打不开了&nbsp;嗯

呀至少目前来看🙋‍♀️,深度学习只是在Speech和Image这种比较“浅层”的智能问题上效果是比较明显的💓,而对于语言理解和推理这些问题效果就有点失分🙋‍♂️,也许未来的深度神经网络可以更“智能”的解决这个问题,呀dan mu qian hai cha dian huo hou 。 👨‍🦱

🤬& n b s p ; 呢

💟shen du xue xi zai tui jian xi tong ling yu de yan jiu yu ying yong hai chu yu zao qi jie duan 。 ji shi shen du xue xi bei ren wei neng gou jie jue xie tong guo lv de leng qi dong 、 shu ju chu li jiao man de wen ti 🤷‍♂️,但是风光之下,ta ye you zi ji de nan yan zhi yin 。

&nbsp;呀

重庆时时彩后三技巧集锦第一,cheng ben tai gao 。 shu ju dui shen du xue xi de jin yi bu fa zhan he ying yong zhi guan zhong yao 。 ran er guo fen yi zhong you biao zhu de da shu ju ye qia qia shi shen du xue xi de ju xian xing zhi yi 。 shu ju shou ji shi you cheng ben de 呢,嗯er qie biao zhu cheng ben yi jing kai shi shui zhang chuan gao 🤾‍♀️,这就使得深度学习的成本过高。而且对于体量较小、数据较少的众多小公司来说,即使有能力用深度学习改善个性化推荐结果🧖‍♀️,呀也面临着没有数据支撑的尴尬境地。嗯

呀&nbsp;🕳️

第二,降低成本的方案有没有?有😾,安信12平台代理但是难以实现。深度学习分为有监督学习和无监督学习,大量无监督数据的获取成本却是微乎其微的。目前一般用的都是监督学习呢,但本质上基于监督学习的大多数推荐模型都很难彻底规避现存问题从而提高推荐质量。无监督学习由于无需对数据进行加标签等原因成本较有监督学习较低呀,嗯dan mu qian shen du xue xi dui wu jian du shu ju de xue xi neng li yan zhong bu zu ,因此深度学习在推荐系统中的应用仍处于早期阶段。🥱

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新老派两大力量相互抗争、相互促进但又相互交融。传统推荐技术在深度学习的冲击下不断完善👭,shen du xue xi dai zhe gan chao chuan tong tui jian ji shu de qiang shi jin tou bu duan ge xin dan ye mian lin zhe fa zhan jiong jing 。 dan zheng shi zai duo ge ping tai de zhe zhong zi wo fa zhan he ge xin de guo cheng zhong ,嗯新老派的界限也变得越来越模糊,嗯越来越走向融合。即使坚持完善传统推荐技术的公司也开始慢慢涉足到深度学习的领域中,深度学习发展较为成熟的新派也并没有完全摒弃老派技术嗯,👩‍🦰那么,未来到底何派为王?

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si . wei lai lu si shui shou ? ✋

👩‍🔬&nbsp;呀

内容C2M,本质上是对人心的一种洞察和预测。技术与人心的斗法呢,嗯并非一朝一夕便能奏功。人类思想的根本特征在于“意识”,即个体理解自己与他人的心理状态呀,包括情绪意图、期望、思考和信念等,并借此信息预测和解释他人行为的一种能力。

&nbsp;

👩‍🎤dan shi 呀,dang qian de ren gong zhi neng ling yu zhong cun zai zhe yi ge hen yan zhong de wen ti : ren men wu jie le shen du xue xi mo xing de gong zuo ji li ,并高估了网络模型的能力。

&nbsp;呢

中国万达娱乐登录地址通过深度学习💀,💏我们可以训练出一个模型,ta ke yi gen ju tu pian nei rong sheng cheng wen zi miao shu 。 zhe ge guo cheng bei shi zuo ji qi “ li jie ” le tu pian he ta sheng cheng de wen zi 。 dang mou ge tu xiang cun zai qing wei gai bian ,导致模型开始产生相当荒谬的字幕时呀,结果就会让人非常惊讶—模型失灵了。机器能找出一只猫,天津时时彩开奖走势但机器仍然不能识别跟猫相关的所有信息。

多宝娱乐平台退出大陆&nbsp;🤽‍♂️

回顾历史不难发现,ji shu yi zhi zhui qiu de mu biao 呀,重庆时时彩连线坐标yu qi shuo shi rang ji qi ti dai ren lei ,而不如说是制造聪明的机器来提高效率。协同过滤技术的发展便是个明显的例子。

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最近几年来,呢互联网巨头制造“聪明的机器”的积极性异常高涨,也是效率使然。根据微软研究院的估计嗯,亚马逊网站上大约30%的页面浏览来自于推荐系统;Netflix首席产品官声称80%以上的电影观看来自于推荐系统,呀并称Netflix推荐系统的价值每年高达十亿美元;据阿里巴巴披露数字呢,呢2013年当天由推荐直接引导的成交总额为56.8亿元。今日头条则将公司核心业务架构在推荐引擎上,呀shi dang jin zui zhong shi tui jian ji shu de gong si zhi yi … …

&nbsp;👰‍♀️

zai nei rong C 2 M fa zhan li cheng zhong 🙆‍♂️,呀万森娱乐平台输钱jin guan shen du xue xi cun zai xu duo bu zu ,嗯但深度学习主导未来是大概率事件。我们看到代表着传统推荐技术和深度学习的新老派在相互促进和相互融合,在全球流量前20的平台中呢,sui ran you bu shao gong si yi ran yan yong cai yong xie tong guo lv ji shu ,🤶比如Google新闻呀,LinkedIn等🧑‍🦯,嗯但是其中一些公司也已经准备甚至已经采用深度学习等技术来改进自身不足。而YouTube、Facebook等先行者已开始享受深度学习的红利。😘

呢&nbsp;🧖‍♀️

呢从饲养员模式到聪明的机器呢,🧑内容产业的C2M已然成势,颠覆日,高德在线注册bu yuan le 。 呢

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wo men ke yi xiang xin ,虽然深度学习还存在着一些制约因素🧑,😁但是,🧘随着AI技术和产业的强劲发展,技术上的瓶颈终究会被突破。呢

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需要警惕的是嗯,zai C 2 M kua yue le zhun que 、 yin si liang zuo da shan hou 嗯,g3娱乐平台人类通过AI掌握了新的力量,呀掌握者的欲望和野心😿,ye ying gai shou dao yi ding de kong zhi ,尤其是价值观问题,嗯bbin娱乐平台将显得越发重要。

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