Lei Feng réseau par les développeurs AI: 10 janvier Pékin Zhiyuan Institut de recherche sur l'intelligence artificielle connaissent conjointement presque, plate-forme d'évaluation des données biendata tenue « 2019 KLC · savoir voir presque les montagnes Cup algorithme découverte d'experts de la concurrence » se termine officiellement.

cérémonie de remise des prix du concours aura lieu dans l'algorithme d'échange FIT bâtiment salle polyvalente, l'Université de Tsinghua, Pékin Zhiyuan Institut de recherche sur l'intelligence artificielle, directeur adjoint du département des sciences informatiques de l'Université de Tsinghua, le professeur Tang Jie, Li a servi comme vice-président des technologies de la connaissance presque assisté à la cérémonie et les lauréats ont présenté les certificats d'attribution. Professeur agrégé Département des sciences informatiques, Université de Tsinghua a embauché Long, chercheur Ji Liu Zhiyuan, professeur associé de l'Université Tsinghua, professeur de doctorat Zhang Min et savent presque algorithmes chef d'équipe Sun Fu Wei comme conférenciers ont également assisté à l'événement.

Les gagnants photo Source: savent presque

fond de la concurrence

En Janvier 2019, nous savons presque plus de 220 millions d'utilisateurs, produira un flot de questions chaque jour. Afin de rendre le contenu plus efficace et facile à utiliser, définie de façon précise, par conséquent, « l'expert sait presque système de recommandation » qui est « le problème du système de recommandation de route » est née. « KLC 2019 · savons presque voir les montagnes, les experts ont constaté que l'algorithme Coupe compétition » thème découle également du système de recommandation.

Connaître le mécanisme de routage presque Source: savoir presque

objectifs de la concurrence pour recueillir des joueurs précis et efficaces de l'algorithme de recommandation, l'exploitation minière l'utilisateur a la capacité et de l'intérêt à être un problème de recommandation précise. Depuis le lancement officiel en Septembre 2019, le jeu a attiré un total de 711 équipes algorithmes de défi de toutes les institutions et l'industrie dans le monde entier participant, les participants ont atteint 1631 personnes.

système de routage recommandé problème quotidien de 100.000 + problèmes de distribution, et de veiller à ce que le taux de 3 jours à répondre à la question après question de plus de 70%, le système de dizaines de millions de groupes créatifs recommandé pour le système de distribution précise, intelligente grâce à la recommandation quotidienne le nombre de réponses a généré plus de 200000.

Connaître le routage presque problème des pratiques internes form Source: savoir presque

En même temps, par rapport à IMAGEnet étranger, Gigaword autres ensembles de données de haute qualité, ensemble de données de qualité liées à l'Internet chinois est relativement rare, presque avec les connaissances accumulé beaucoup de corpus de textes de haute qualité et d'autres types de données, juste pour compenser la vacance.

Le concours, connu presque de la plate-forme de données sélectionnée dans le mois de données d'invitation sous forme de données de formation, et la prévision open Lien de grands ensembles de données près de 200 millions d'utilisateurs et 10 millions de données d'invitation (ensembles de données ont été désensibilisés).

Les gagnants et les algorithmes montrent

Chaque équipe participante autour titre du match « routage système de recommandation d'émission » et de tirer parti de l'algorithme de prédiction open Link pour de grands ensembles de données d'amélioration continue et d'optimisation. Après une période de trois mois de compétition intense, les équipes sept finales se démarquer, obtenir le prix du concours.

Poster thème du concours Source: savoir presque

Parmi eux, Tencent « équipe de test » a remporté le championnat, l'équipe mixte Université Chongqing des Postes et Télécommunications, Chine du Sud Université de Technologie, Université de science et technologie, Université de Guangdong composé runner-up, deuxième runner-up de l'Université de Chine du Sud de la technologie obtenue. directeur adjoint du Département des sciences informatiques, Université de Tsinghua, professeur de l'Institut de recherche d'intelligence artificielle, Beijing Zhiyuan Tang Jie, Li a été vice-président du savoir-faire technique presque pour les gagnants ont reçu un certificat de prix.

• championnat

  Tencent Caoxiong simple « équipe de test » gagnant « fonctionnalité dans l'ingénierie d'application recommandée sait presque. »

  En extrayant fonction de l'utilisateur, l'intérêt numéro présente utilisateur fonction de succès, les caractéristiques statistiques du problème, la fonction du comportement de l'utilisateur, l'intégration modèle LightGBM et le train modèle DeepFM, pour obtenir les résultats des prévisions finales.

Pékin Zhiyuan Institut de recherche sur l'intelligence artificielle, directeur adjoint du Département des sciences informatiques, Université de Tsinghua, lauréats Professeur Tang Jie pour le championnat Source: savoir presque

• Second

  Université de science et technologie Zhang Fan, Guangdong Université de Liu Dai loin, selon Ye Qing South China University of Technology, l'Université de Chongqing des Postes et de la composition des télécommunications Lin Zhimin de "Conquer équipe" gagnante "experts multimodaux a constaté que l'algorithme."

  Trouvez le meilleur match pour l'application de connaître la mission d'experts presque répondu pour fournir une solution multi-modale. Parmi eux, les caractéristiques de la prise de projet en compte des caractéristiques globales, fonction de fenêtre coulissante temps, la correspondance des caractéristiques, fonctionnalités intégrées de phrase, caractéristiques de la carte, les caractéristiques de tri, Word2vec etc, pour les modèles de conception et de modifier le titre correspondant à une variété de modèles, et enfin l'intégration, Ceux-ci comprennent: LightGBM, CatBoost, multi-ESIM, DSSM, LSTUR.

Li a été vice-président du savoir-faire technique presque équipe runner-up prix Source: savoir presque

• Second

  Chen Xiongjun Chine du Sud Université de technologie, la pendaison Chen Ze, Li Xiaoxiao composé de « équipe MemoryError » gagnante « recommander des politiques fondées sur des portraits des problèmes des utilisateurs et des informations textuelles. »

  Image et informations utilisateur basé sur le texte pour les utilisateurs recommandent de nouvelles questions, de manière efficace les questions soulevées par les nouveaux utilisateurs d'inviter d'autres utilisateurs à répondre, ainsi que l'exploitation minière et les utilisateurs ont la possibilité de mener des questions d'intérêt pour envoyer l'invitation, l'invitation à répondre optimiser la précision, améliorer questions et réponses du taux de production.

Professeur agrégé, Département des sciences informatiques, Université de Tsinghua, professeur de doctorat Zhang Min pour les prix du troisième équipe de place Source: savoir presque

Concours de discours et d'échanges académiques

En tant que plate-forme de connaissance du contenu, nous savons l'importance presque égale à exploiter la valeur de l'innovation dans la technologie. Depuis l'introduction de l'apprentissage des techniques de la machine en 2016, connaissent déjà la technologie presque algorithme d'intelligence artificielle dans tous les aspects du contenu de la communauté et de l'expérience du produit dans. À l'heure actuelle, nous savons presque équipe algorithme a construit une base de l'écosystème, par le portrait de l'algorithme utilisateur, analyse de contenu, appuyez sur la personnalisation de contenu, avec ses dizaines de fois plus efficaces que dans le mode de fonctionnement manuel passé.

Pékin Zhiyuan Institut de recherche sur l'intelligence artificielle, directeur adjoint du département des sciences informatiques de l'Université de Tsinghua, le professeur Tang Jie à la cérémonie de remise des prix, a indiqué que Beijing Institut de recherche d'intelligence artificielle à l'aide de nouvelles formes d'organisation et la mise en place du mode de formation des talents, faire avancer le développement de l'intelligence artificielle et la direction aspects clés de la percée de la théorie, des méthodes, des outils, des systèmes et ainsi de suite. 2019 KLC a organisé 10 concours, ce concours est l'une des tâches Zhiyuan Intelligence artificielle du concours 2019.

Pékin Zhiyuan Institut de recherche sur l'intelligence artificielle, directeur adjoint du département des sciences informatiques de l'Université de Tsinghua, le professeur Tang Jie Source: savoir presque

Par la suite, Li a été vice-président du savoir-faire technique presque dit la source de l'algorithme de sagesse concours organisé conjointement, à la fois dans le domaine des algorithmes d'intelligence artificielle pour attirer les praticiens et les amateurs à se joindre, produits réalisations plus technologiques. D'autre part, nous savons presque espoir que dans le jeu ouvert partie des données, afin de fournir une aide pour le développement national de l'intelligence artificielle. Ensuite, savons presque fera plus en termes de données ouvertes.

Vice-président du savoir-faire technique presque Daren Lee Source: savoir presque

Après cela, le prix du concours site a été lancé immédiatement un partage technologique sera une recherche sur la fusion. Du ministère de la Science informatique, Tsinghua longue professeur agrégé employé, chercheur Ji Liu Zhiyuan, de l'Université de Tsinghua professeur agrégé, professeur de doctorat Zhang Min et savent presque algorithmes chef d'équipe Sun Fu Wei ont été publiés discours liés sur l'algorithme de recommandation pour la présence des jeunes universitaires résoudre les difficultés avec une clé de promouvoir l'algorithme d'optimisation derrière la scène pour poser des questions en permanence, l'atmosphère académique est très forte.

Source: savoir presque

Site officiel Adresse de la concurrence:

https://www.biendata.com/competition/zhihu2019/

Lei Feng Lei Feng réseau AI Developer Network