分析了自家150个ML模型之后,这家全球有名的旅行网站得出了6条经验教训

在许多媒体文章中,我们都能看到「机器学习赋能XX行业」的字眼,但这种「能量」究竟体现在哪些方面,企业在引入机器学习模型的过程中要注意哪些问题,很多文章都没有说清楚。在今年的KDD大会接收论文中,全球最大的线上旅行代理网站Booking.com(缤客网)贡献了一篇论文,分析了他们面向客户的150个成功的机器学习应用以及从中得到的六条经验教训。本文是对这篇论文的简短总结。

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PageRank、最小生成树:ML开发者应该了解的五种图算法

在互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。
在关系数据库中,我们无法在不同的行(用户)之间利用这种关系,但在图数据库中,这样做非常简单。
在这篇文章中,我们将讨论一些数据科学家应该了解的非常重要的图算法,以及如何使用Python实现它们。
连接组件

我们都知道聚类的工作机制,你可以将连接组件视为一种在关联/连接数据中查找集

AI和ML潜在的五大致命威胁及解决办法

【51CTO.com快译】人工智能(AI)和机器学习(ML)是这个时代最热门的话题,科学家对此也有很大争议,或许它们所带来的好处怎么强调都不为过,我们也需要关注和理解AI和ML潜在的致命威胁。
谁敢想象,有一天机器的智能会超过人类?——未来学家称之为奇点。著名科学家——人工智能的先驱——艾伦·图灵(AlanTuring)在1950年提出,机器可以像孩子那样训练。
图灵提出:“机器会思考吗?”