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AI產(chǎn)品經(jīng)理基礎(chǔ)（零）-機器學習監(jiān)督學習 KNN K-近鄰算法是一個分類模型，原理是：存在一個已經(jīng)標注好的訓練集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是特征集+label；我們通過比較未標注數(shù)據(jù)與已標注...
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推薦系統(tǒng)（3）-測評
從目標去衡量-定義理想態(tài) 對于任何需求來講，我們都會有一個需求目標，解決什么問題；對于功能性場景來說，我們的目標就是用戶使用流程/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...
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推薦系統(tǒng)（1）-通識推薦系統(tǒng)的目標 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，推薦實際上對用戶來說大多是被動的，需...
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人機對話（4）-客服機器人應(yīng)用背景 目前在對話機器人領(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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人機對話（3）-聊天機器人（檢索、生成）當前閑聊機器人有兩種實現(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)中通常會用的到。具體來說是衡量一種...
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人機對話（2）-基于Data-drive的task-DM系統(tǒng)什么是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動 前面有說過基于目標/任務(wù)/流程驅(qū)動的DM系統(tǒng)，這些方法其實都屬于手動設(shè)計特征，復雜的對話邏輯是由人來設(shè)計處理邏輯去完成的。這...
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人機對話（1）-基于規(guī)則的Task-DM系統(tǒng)以目標為中心的DM 對于任務(wù)型對話來講，我們?nèi)绻胍M行復雜的對話管理，首先要進行復雜場景的抽象。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)就是要獲得一個計算機能用來計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...