關於機器學習，你應該知道的40+落地案例|乾貨集錦

科技 10-21

說到機器學習，你到底了解多少呢？各種深度學習框架如 TensorFlow、Caffe、MXNet 等又該如何選擇？在具體工程中如何使用機器學習解決問題？機器學習在金融、電商、外賣、教育等領域有哪些落地案例？機器學習的新趨勢又是什麼？

我該去哪裡找到現成的答案呢？有哪些實踐經驗可供學習和參考呢？

為此，我們邀請到了來自微軟、BAT、美團、京東、小米、今日頭條等 40+ 一線技術專家，給大家帶來關於機器學習、知識圖譜、搜索推薦、計算機視覺、NLP 等熱門方向的最新落地案例，給你帶來更開闊的技術視野，下面就讓我們先睹為快！

一、3 個可供學習的機器學習落地案例

1、不確定和對抗環境下的機器學習探討

機器學習在解決實際應用問題時需要解決一些重要挑戰。首先，由於物理隨機性、不完全信息、雜訊、歧義、衝突等因素，我們要處理的對象普遍存在不確定性。因此，智能系統需要對不確定性進行有效的建模和推理。其次，在對抗雜訊的情況下，很多機器學習演算法（如深度神經網路）往往比較脆弱，容易被誤導，這給高風險、安全敏感的應用帶來了很多潛在威脅。

在這個報告中，我將介紹概率機器學習的一些進展（特別是珠算概率編程庫和一些可擴展的推理演算法）以及深度神經網路的對抗攻擊與防禦，並且介紹一些典型的應用案例，包括半監督學習、小樣本學習、眾包學習。在對抗攻擊與防禦方面，我們的部分工作獲得谷歌大腦在 NIPS 2017 組織的國際比賽的所有三個任務的冠軍。

2、深度學習在搜索引擎廣告選取中的應用

在搜索引擎廣告系統中，我們需要將用戶的查詢詞和廣告主購買的關鍵字進行匹配，從而把相關聯的廣告選取出來進行廣告點擊率預測和廣告排序。查詢詞和關鍵字的匹配方式有些是基於簡單的匹配規則，但是很多情況下簡單規則可以選取的廣告十分有限。為了選取出更多的相關廣告，我們會採用各種適用於短文本匹配的智能匹配方法。

在這個演講中，我將會介紹如何將各種深度學習演算法應用到查詢詞和關鍵字的智能匹配中，並重點介紹工程實踐中遇到的各種挑戰以及解決方案。

3、機器學習在短視頻商業化中的應用

近幾年，短視頻應用蓬勃發展，由於短視頻場景下用戶興趣和廣告內容更難以理解，短視頻廣告在用戶內容理解、召回、排序和機制上都會遇到更大挑戰。基於快手海量的用戶和視頻數據，利用 AI 相關技術，可以更好的解決這些問題。本次分享主要探討 AI 技術在快手短視頻商業化中的應用，和大家共同探討其中的關鍵問題和解法。

二、除了機器學習，還有哪些 AI 前沿？

1、從數據到智慧，知識圖譜如何推動金融更加智能？

早期的金融知識圖譜，主要聚焦在二級市場股票投資和一級市場創投數據。近一年來，數據維度得到了很大的擴展，公告、研報、新聞、法規的結構化均取得重大進展，財報提取自動化已接近人工水準，多種類實體庫建設得到落實。在應用層面，快速興起了多個落地場景，如小微企業貸款流程自動化、銀行內工作流程自動化、銀行客戶關係管理和獲客、自動化審計、自動化監管、自動化資管等。本次演講將分享知識圖譜技術在金融領域落地的具體實踐。

2、人工智慧在文本、視頻、語音、音樂等領域的最新發展和應用

位元組跳動公司的使命是建立新一代全球信息平台，從內容創作、分發、互動和交流的每一個環節，用人工智慧技術賦能，提升用戶體驗，促進人類信息與知識交流的效率與深度。例如，通過計算機視覺、自然語言理解和生成技術開發的自動寫稿機器人，能夠自動理解體育視頻併產生新聞播報。通過計算機視覺技術在手機端的應用，包括人臉檢測和關鍵點定位、通用物體檢測和識別，圖像分類、分割、智能化美顏美妝、人體姿態估計、手勢識別、手指關節點定位、SLAM 等，抖音賦能每個人都能創作出高質量和內容豐富的短視頻。同時，我們還在積極探索個性化合成技術，包括模擬不同發音人的音色與風格等。

在這個演講中，我將會介紹人工智慧在文本、視頻、語音、音樂的自動理解和生成技術的最新發展，以及在內容創作和交流上的許多新的應用。

3、翻譯質量自動評估在電商機器翻譯中的應用

電商領域的翻譯對質量要求很高，需要提供「准合同」級的翻譯結果，尤其是一些關鍵信息必須翻譯完全正確。而機器翻譯的結果還不夠完美，除了從模型上採取多種策略進行改進外，我們還需要對翻譯結果在輸出前進行質量評估和控制。為了應對海量的翻譯質量評估需求，我們開發了機器翻譯質量自動評估模型，並且提出了一種全新的基於雙向自注意力機制的自動評估演算法，大幅度提高了自動評估與人工評估的 Pearson 相關係數，並且創新性地應用於我們實際電商翻譯場景，從多個維度提高電商領域機器翻譯的可靠性。

三、會後兩天沉浸式學習

兩天的乾貨分享不夠，還想深入系統地學習相關 AI 技術？AICon 特設為期 2 天的會後深度培訓，邀請業內資深專家圍繞知識圖譜、機器學習、深度學習等熱門 AI 技術，結合實踐案例，展開從入門到實踐的落地分享，助力企業更好地實現人工智慧落地，顯著提升業務價值。