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AI產(chǎn)品經(jīng)理基礎(chǔ)（零）-機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí) KNN K-近鄰算法是一個(gè)分類模型，原理是：存在一個(gè)已經(jīng)標(biāo)注好的訓(xùn)練集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是特征集+label；我們通過比較未標(biāo)注數(shù)據(jù)與已標(biāo)注...
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推薦系統(tǒng)（3）-測評
從目標(biāo)去衡量-定義理想態(tài) 對于任何需求來講，我們都會(huì)有一個(gè)需求目標(biāo)，解決什么問題；對于功能性場景來說，我們的目標(biāo)就是用戶使用流程/感知沒有就是完...
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推薦系統(tǒng)（2）-架構(gòu)業(yè)務(wù)架構(gòu) 由前文可以看出，推薦系統(tǒng)的本質(zhì)就是擬合一個(gè)用戶滿意度的函數(shù)y=（Xi，Xu，Xc） 函數(shù)結(jié)果受主要受內(nèi)容Xi、用戶Xu、上下文Xc三個(gè)...
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推薦系統(tǒng)（1）-通識推薦系統(tǒng)的目標(biāo) 信息爆炸的產(chǎn)品中，通過推薦系統(tǒng)幫助用戶從大量信息中篩選出用戶最可能感興趣的； 從場景上分析，推薦實(shí)際上對用戶來說大多是被動(dòng)的，需...
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人機(jī)對話（4）-客服機(jī)器人應(yīng)用背景 目前在對話機(jī)器人領(lǐng)域，開放域的閑聊型對話技術(shù)不成熟，基本算是”人工智障“； 而在封閉域，單純的任務(wù)型對話脫離場景落地困難，難以取代GU...
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人機(jī)對話（3）-聊天機(jī)器人（檢索、生成）當(dāng)前閑聊機(jī)器人有兩種實(shí)現(xiàn)方式：基于檢索 與 基于生成 基于檢索的chatbot 檢索這種方式，在搜索與推薦系統(tǒng)中通常會(huì)用的到。具體來說是衡量一種...
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人機(jī)對話（2）-基于Data-drive的task-DM系統(tǒng)什么是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 前面有說過基于目標(biāo)/任務(wù)/流程驅(qū)動(dòng)的DM系統(tǒng)，這些方法其實(shí)都屬于手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，復(fù)雜的對話邏輯是由人來設(shè)計(jì)處理邏輯去完成的。這...
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人機(jī)對話（1）-基于規(guī)則的Task-DM系統(tǒng)以目標(biāo)為中心的DM 對于任務(wù)型對話來講，我們?nèi)绻胍M(jìn)行復(fù)雜的對話管理，首先要進(jìn)行復(fù)雜場景的抽象。什么是對話過程中一直不變的？流程不是，雖然它能...
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NLP業(yè)務(wù)應(yīng)用系列-NLUNLU定義 自然語言理解(NLU)就是要獲得一個(gè)計(jì)算機(jī)能用來計(jì)算的語義框架文字本身就是人類用來承載語義的工具，語義框架就是對其含義的抽象，語言的...