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

【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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