深度学习实战派人士的经验总结,我这些年学到的12个教训,61ppt血泪史

2019 年 11 月 21 日 专知

【导读】深度学习从来不是一件容易的事。两天前,深度学习实战派大牛,前Quora的工程团队负责人、前Netflix的推荐算法团队负责人,现Curai(一家医疗AI公司)创始人 Xavier Amatriain, 将他这些年得到的12个教训整理成册,分享在网上,命名为《LESSONS LEARNED - from building practical Deep Learning systems》



作者简介:

Xavier Amatriain,是Curai(一家医疗AI公司)的创始人和CTO。在此之前,他是Quora的VP,以及工程团队负责人。在Quora之前,他是Netflix的研究/工程总监,带领算法团队负责著名的Netflix推荐功能。
他的主要研究领域是:推荐系统和机器学习,已发表论文50余篇。
他的个人主页是:https://xamat.github.io


Sildes简介:

Xavier Amatriain将他这些年踩过的坑整理成册,在本次分享中,主要分享如下:
  • More Data or Better Data?

  • Simple Models or Complex Modes?

  •  Feature Engineering?

  •  Supervised vs. Unsupervised learning?

  •  Model Ensemble?

  •  Biases in Data?

  • ...

等 12个经验教训。



部分Slides:


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  • 后台回复“12LE” 就可以获取《LESSONS LEARNED - from building practical Deep Learning systems》的下载链接~ 


参考链接:

https://www.slideshare.net/xamat/lessons-learned-from-building-practical-deep-learning-systems?from_action=save


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