本文将介绍Google发表在RecSys'19 的论文<Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System>.主要解决大规模视频推荐中的排序阶段的多任务学习和用户选偏置问题. 背景 给定当前用户正在观看的视频,推荐给用户下一个可能观看或者喜欢的视频.在实际推荐场景中的两个主要问题: 1)多目标:我们不仅希望推荐的视频用户会点击,而且希望用户会给好评并分享给朋友观看 2)选择偏置:用户点击视频可能因为该视频在页面的顶…

本文将介绍阿里发表在 SIGIR'18 的论文ESMM<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate>.文章提出使用多任务学习解决CVR(转化率)预估时的样本选择偏差和数据稀疏问题. 背景 在推荐系统.在线广告等应用中,CVR预估比CTR预估更加重要,CTR预估聚焦于点击率预估,即预测用户会不会点击,但是用户点击后进行消费才是最终目标.传统的CVR预估任…

计算机行业技术更新快,编程语言种类多,在当今大数据和人工智能的时代,为了能在相关领域有所成就,就必须掌握好python.R等语言,较好的数学基础和深入的行业背景知识.计算机从业人员务必践行"活到老,学到老".那么如何较快的熟悉一个行业,或者较深入的掌握数学分析技能和掌握一门语言呢,有师傅带着入门,比自己单独看书或者摸索要快多了. 当前免费学习资源主要包括: 中国大学MOOC(慕课)_国家精品课程在线学习平台 (icourse163.org) 哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilib…

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

今天和大家分享软件专题:「高效率工作和学习工具」,简而言之就是提高你工作和学习效率的软件,这对于要天天使用Mac工作或学习的人来说太有帮助了,这里主要分享大家平时经常用的一些,欢迎留言补充. 本文图片和内容均来自[风云社区 SCOEE],如想了解更多mac软件可上[风云社区 SCOEE]. 有需要其他类型的软件,可在评论区留言或私信于我[磨人的小妖精],以后也会不断更新更多专题资源. 有想要的软件资源,需要下载的也可以找我[磨人的小妖精]私信留言. 往期专题 mac软件其他专题,可关注小编[磨人…

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习(Multitask learning)是迁移学习算法的一种,迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域(target domain),在source domain学习,并把学习到的知识迁移到target domain,提升target domain的学习效果(performance). 多任务学习(Multi-task learning)…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

今天主要和大家聊聊多任务学习在转化率预估上的应用. 多任务学习(Multi-task learning,MTL)是机器学习中的一个重要领域,其目标是利用多个学习任务中所包含的有用信息来帮助每个任务学习得到更为准确的学习器,通过使用包含在相关任务的监督信号中的领域知识来改善泛化性能.深度学习流行之后,MTL在深度网络也有很多尝试和方法. (0).背景介绍 名词定义: CTR: 指曝光广告中,被点击的广告比例 CVR: 指被点击的广告中,最终形成转化的广告比例 CTCVR: 指曝光广告中,被点击且最…