引言 强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕、模仿学习〔Imitation Learning, IL〕是机器学习领域中两种重点技术，其中，强化学习通过与环境交互来学习最优策略，模仿学习则通过观察人类或其他智能体行为来获得所需技能，近年来，将这两种方法结合起来研究越来越多，旨
引言 在当下大数据阶段，推荐系统应用越来越广泛，而如何有效地对推荐系统中粗排、精排实行改良变成一个重点研究课题，强化学习作为一种超强机器学习方法，在处理推荐系统中复杂决策难题上展露出非常大潜力，本文将探讨如何将强化学习应用于粗排、精排模型训练中，并通过具体应用实例来说明其实际效果。
引言 伴随移动互联网普及，各大平台都在寻求提升使用者体验新方法，MCP〔Multi-Channel Platform〕架构作为一种新型流量管理方法，已经在多个领域得到广泛应用，如何将流量入口与MCP架构无缝整合，提升跨平台体验，变成众多企业关注重点，本文将从百度下拉词挖掘、RAG联网检索、AIGC降
引言 知识图谱作为一种重点数据组织格局，广泛应用于自然语言处理、机器学习、推荐系统等多个领域，近年来，根据图神经网络〔GNN〕知识图谱关系推理机制引起研究者广泛关注，本文将探讨如何将GNN与知识图谱中关系推理机制结合，以提高知识图谱推理本事、应用效果。
引言 伴随大数据、人工智能技术发展，知识图谱作为结构化知识表示方法，在多个领域中得到广泛应用，知识图谱中三元组数据是其核心组成部分，而根据三元组数据训练图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕已变成近年来研究热点，本文旨在探讨如何根据知识图谱中三元组数据训练GNN，通过介绍
引言 图神经网络〔Graph Neural Network, GNN〕作为一种在图数据上实行建模、推理新兴技术，已经在众多领域取得显著成果，可是，GNN模型可解释性一直是困扰研究者、应用者重点难题，本文将探讨如何根据GNN实行图推理，并确保模型可解释性，以期为相关领域研究供应一定参考价值。
引言 深度学习技术广泛应用使得深度学习训练管道构建变得非常重点，一个高效深度学习训练管道不止能够加速模型训练过程，提高模型性能，还能有效降低资源消耗，提高开发效能，本文将祥明介绍如何构建一个高效深度学习训练管道，重点介绍运用PyTorch Lightning优点，并结合百度下拉词挖掘、RAG联网检索
引言 在信息检索领域，如何根据使用者查询动态调整RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕检索策略是一个重点研究课题，RAG是一种将检索、生成结合模型，通过利用检索结果来增强生成效果，为提高搜索结果质量、满足使用者实际需求，咱们须要根据使用者查询动态调整RAG检索策略，本
引言 MCP架构中模型、渠道、产品策略是企业运作核心组成部分，它们一道构成企业博弈优点，可是，在实际运作过程中，这些策略会受到市场反馈影响，于是须要不息实行调整以适应市场更迭，本文将探讨如何根据市场反馈调整MCP架构中模型、渠道、产品策略，并供应一些实用主张。
引言 在实行机器学习、自然语言处理任务时，文本数据清洗与预处理是至关重点步骤，这不止有助于提高模型训练效能，还能提升模型预测准确率，本文将祥明探讨如何对文本数据实行清洗与预处理，以适配模型输入，涵盖常见数据处理方法、数据预处理原则、文本数据具体处理方法以及常用数据分析步骤。
引言 自然语言处理〔Natural Language Processing，NLP〕是计算机科学与人工智能领域重点分支，旨在使计算机能够理解、生成、处理人类自然语言，在NLP中，上下文依赖关系是一个根本难题，它影响着模型对句子理解本事以及生成准确性、流畅性，本文将祥明探讨如何处理自然语言中上下文依赖
引言 在数据预处理阶段，类别特征处理是一个根本步骤，类别特征是指那些不能直接实行数值运算特征，比方说性别、颜色、地区等，在实行机器学习或深度学习模型训练时，咱们须要将这些类别特征转化为数值格局，以便模型能够理解、运用它们，本文将祥明介绍如何处理类别特征，在预处理中实行编码方法，并探讨不同编码方法应用
引言 在当下数字化阶段，数据量呈指数级增长，大数据分析已变成各个行业重点工具，尤其是在处理大规模图数据集时，计算瓶颈难题日益凸显，本文将探讨如何有效处理大规模图数据集中计算瓶颈，通过引入先进技术手段、改良策略，提高数据处理效能与质量。
引言 在大数据阶段，数据重点性日益凸显，可是，大规模数据集中重复数据、冗余特征不止会占用大量存储空间，还会降低数据分析效能、准确性，于是，如何有效地处理大规模数据集中重复数据、冗余特征变成数据分析领域一个重点课题，本文将从重复构成概念、特点、三种类型冗余分析、如何处理这些冗余以及它们对数据分析影响等
引言 在AI模型部署中，MCP〔Model Cloud Platform〕架构是一种广泛应用于模型训练、推理架构模式，可是，在实际应用中，经常会遇到各类性能瓶颈难题，比方说计算资源利用率低下、数据传输延迟高、模型加载时间长等，本文将从多个角度出发，探讨如何处理MCP架构中模型训练、推理性能瓶颈，并提
引言 图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕作为一种新兴人工智能技术，在社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统等众多领域取得显著成果，可是，GNNs在处理复杂图结构时面对一个首要挑战是捕获长距离节点之间依赖关系，本文将祥明介绍如何利用图神经网络捕获长距离节点依赖关系方
引言 强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕是一种通过与环境交互来学习决策策略机器学习方法，在近年来发展中，大模型〔Large Language Models, LLMs〕逐渐变成强化学习中一个热门话题，本文将探讨如何利用大模型实行策略改良，并结合当下研究成果、实际应用案例
精排中常用深度学习模型及其与传统检索方法结合 引言 伴随互联网技术迅捷发展，搜索推荐系统在使用者体验、商业价值方面发挥着越来越重点作用，精排作为推荐系统中一个重点环节，旨在根据使用者兴致、偏好对搜索结果实行排序、改良，传统精排方法首要依赖于线性模型如FM/FFM、GBDT+LR；但这些方法在处理复杂
引言 在推荐系统中，排序模型是至关重点一个环节，排序模型目是对候选物品实行排序，以供应给使用者最相关、最感兴致推荐结果，可是，在实际应用中，如何设计一个合适损失函数来引导模型学习更好排序策略是一个亟待搞定难题，本文将祥明探讨精排时如何设计合适损失函数以引导模型学习更好排序策略。
引言 在现代推荐系统中，精排模型是至关重点组成部分，它能够根据使用者历史行为、偏好等信息，精准地推荐使用者大概感兴致内容，可是，在构建精排模型时，咱们常常会遇到一个棘手难题：如何处理稀疏与密集特征融合？稀疏特征、密集特征在信息量、数据量以及特征提取方法上存在显著差异，于是它们融合须要特殊处理方法。