12.2.1 通过后端异步处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 509 12.2.2 障碍器与阻塞器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 12.2.3 改进计算 . 80486) 2000 10 M （网页） 100 MB 1 GF (Intel Core) 2010 10 G （广告） 1 GB 1 TF (Nvidia C2050) 2020 1 T （社交网络） 100 GB 1 PF (Nvidia DGX‐2) 很明显，随机存取存储器没有跟上数据增长的步伐。与此同时，算力的增长速度已经超过了现有数据的增长 速度。这意味着统计模型需要提高内存效 给定预测概率分布y_hat，当我们必须输出硬预测（hard prediction）时，我们通常选择预测概率最高的类。 许多应用都要求我们做出选择。如Gmail必须将电子邮件分类为“Primary（主要邮件）”、“Social（社交邮 件）”“Updates（更新邮件）”或“Forums（论坛邮件）”。Gmail做分类时可能在内部估计概率，但最终它必 须在类中选择一个。 当预测与标签分类y一致时，即是正确的。分类精度即正

深度学习在图像审核的应用 腾讯优图实验室 谭国富 http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台，借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据，专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究，并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 无版权人物识别 检索结果：奥巴马 相似度：98% 政治人物 不在黑名单 检索结果：林志玲 相似度：99% 在版权库 SACC2017 图片场景识别 l 社交图像分类应用：微云，相册管家 Ø 标签体系：面向社交领域的热词标签200余种， 涵盖人物、风景、人造物、 建筑、动植物、食物等9个大类 。 Ø 技术指标：20个类别平均准确率MAP>90%以上，200种MAP>63%以上，

微博Feed流排序场景介绍 目录 微博Feed流产品介绍—排序场景 Ø 信息获取方式 • 主动获取（关注） Ø 内容形式 • 博文/文章/图片/视频/问答/话题/… • 被动获取（推荐） Ø 微博—社交媒体领跑者 • DAU：1.72亿，MAU：3.92亿 • 关注流基于关系链接用户与内容 微博Feed流特点介绍—排序原因 Ø 产品特点 • 传播性强 Ø 存在问题 • 信息过载 • 关键词 类型属性 topic 内容标签 内容质量 内容特征 组合特征 标签匹配度 用户互动率 协同特征 实时互动率 app互动率 微博内容 关注数据 用户信息 视觉标签 打码日志 社交关系 用户特征 发博流 互动流 曝光流 模型服务 模型训练 模型优化 模型评估 模型预测 CTR预估 排序策略 权值映射 业务排序 其他策略 特征工程 特征存储 特征查询 实时数据

百度是人们使用的搜索引擎之一。举个例子，当 我们搜索一些信息，如在某地的超市，百度将为 我们提供不同的超市的选择。这是聚类的结果， 提供给你的结果就是聚类的相似结果。 11 1.无监督学习方法概述 聚类案例 5.社交网络 比如在社交网络的分析上。已知你朋友的信息， 比如经常发email的联系人，或是你的微博好友、 微信的朋友圈，我们可运用聚类方法自动地给朋 友进行分组，做到让每组里的人们彼此都熟识。 12 2

议参照英伟达官方网站的安装指导与开发者手册。 1.3 Pytorch 基础术语与概念 很多人开始学习深度学习框架面临的第一个问题就是专业术语 理解跟基本的编程概念与传统面向对象编程不一样，这个是初 学者面临的第一个学习障碍。在主流的面向对象编程语言中， 结构化代码最常见的关键字是 if、else、while、for 等关键字， 而在深度学习框架中编程模式主要是基于计算图、张量数据、 自动微分、优化器等组件构成。面向对象编程运行的结果是交

友商3 友商4 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% Accuracy Precision Recall F1 score 和友商效果对比-社交领域 华为1 华为2 友商1 友商2 友商3 友商4  内容：  买没几天就降价一点都不开心，闪存跑分就五百多点点 ---  外观漂亮音质不错，现在电子产品基本上都是华为的了 ---

扩展了物理安全控制的 应用领域 • 客人对VIP 设施的使用 • 在线考试以及民意调查 时的用户验证 人脸识别 通过针对存储的面部向量的集合找到输入面部图像的最接近 的匹配来识别图像中的人 • 社交应用、消息类应用 中加入朋友标签 • 协助找到始终人口 • 确定可以访问敏感区域 的员工 • 在历史和媒体的档案中 找到“名人” 应用案例：公共安全领域的智能应用 人工智能的时代已经到来

促销活动接口 订单信息接口 语法语义分析 用户画像 Json/rest 答案获取和排序模块 答案实体抽取 返回最相关答案 相关性句子排序 …… 机器学习／深度学习模型 电商知识库 社交嵌入应用前端 …… 命名实体识别 20 • 最简单地， 用户文字输入的理解可以采用“bag of words”模型。 • 输入的文本可以根据词性、时态等被进一步标签分割。 • 语境信息可以进一步通过word2vec建模。

上市 市值1.21万亿美元 2 Google（谷歌） 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook（脸书） 人脸识别、深度学习等 社交 美国 2004年 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等

上市 市值1.21万亿美元 2 Google（谷歌） 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook（脸书） 人脸识别、深度学习等 社交 美国 2004年 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等