The application to search ranking is one of the biggest machine learning success stories at Airbnb. Much of the initial gains were driven by a gradient boosted decision tree model. The gains, however, plateaued over time. This paper discusses the work done in applying neural networks in an attempt to break out of that plateau. We present our perspective not with the intention of pushing the frontier of new modeling techniques. Instead, ours is a story of the elements we found useful in applying neural networks to a real life product. Deep learning was steep learning for us. To other teams embarking on similar journeys, we hope an account of our struggles and triumphs will provide some useful pointers. Bon voyage!


翻译:搜索排名的应用程序是Airbnb公司最大的机器学习成功案例之一。 最初的成绩大部分是由梯度推动的决定树模型驱动的。 但是,这些收益随着时间的流逝而稳定下来。 本文讨论了应用神经网络以试图突破该高原而开展的工作。 我们提出我们的观点并不是要推开新模型技术的前沿。 相反, 我们的观点是一个故事, 讲述了我们认为在将神经网络应用到真实生活产品方面有用的要素。 深层的学习给我们带来了尖锐的学习。 对其他进入类似旅程的团队来说, 我们希望关于我们的斗争和胜利的描述能提供一些有用的指针。 祝好运!

4
下载
关闭预览

相关内容

Airbnb zh.airbnb.com/? 成立于 2008 年 8 月,总部位于加利福尼亚州旧金山市。Airbnb 是一个值得信赖的社区型市场,在这里人们可以通过网站、手机或平板电脑发布、发掘和预订世界各地的独特房源。无论是想在公寓里住一个晚上,或在城堡里呆一个星期,又或在别墅住上一个月,都能以任何价位享受到 Airbnb 在全球 191 个国家的 34,000 多个城市为你带来的独一无二的住宿体验。

深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
58+阅读 · 2020年5月9日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关VIP内容
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
58+阅读 · 2020年5月9日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
相关论文
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员