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Tag: 机器学习

推荐系统系列之推荐系统概览(上)

在当今信息化高速发展的时代,推荐系统是一个热门的话题和技术领域,一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。在我们的日常生活中,推荐系统随处可见,我根据这几年参与的推荐系统和计算广告项目总结了一些实践经验并以推荐系统系列文章的形式分享给大家,希望大家看后对推荐系统有更全新更深刻的理解。

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Data-centric AI之数据集质量

数据集的质量再如何强调都不过分,我认为在数据这个领域,数据集的质量就是第一要务。对于机器学习来说,没有高质量的数据集作为前提,模型就学习不到有用的知识,也就是所谓的“垃圾进,垃圾出”。数据集的质量是个很大的话题,本文根据我在多个计算广告和推荐系统的项目中的实战经验尝试总结一下,其实对于结构化数据建模来说,基本上下面谈到的内容都是通用的。

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在中国区使用 Amazon IoT 和 Amazon SageMaker 进行设备实时预测性维护

物联网(IoT)的一个典型应用场景是能够从传感器数据中获取上下文洞察力,例如分析设备异常或者进行预测性维护,及时给予用户通知。在本文中,我们将专注于通过设备多项指标对设备进行预测性维护,利用机器学习算法,对设备运行状态进行预测,提前发现可能出现的异常,及时进行维护,避免出现严重的生产事故。

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