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最新!网易AI实践成果,首次全面大放送(PPT合集)

网易数帆小助手2021-03-22 00:00

在近期一次【网易TALK】内部技术分享会上,网易数帆、云音乐、严选、传媒、有道、Lofter、云商、伏羲等多个业务的人工智能大咖,共同分享AI算法和系统在网易各个业务领域的落地实践和思考。分享内容覆盖电商流量营销、数字化供应链、数字化风控、游戏AI、数字教育、音乐分发、搜索、智能客服、新闻分发、流量变现等多个领域场景,以及数字化AI平台技术的创新。小编整理了本次分享会适的PPT合集,与大家交流学习。


## 系统平台走向智能化

算法、数据和算力是AI应用的三大核心要素,好的算法、好的应用还需要好的AI平台来调度与支持,网易数帆智能计算团队在系统平台层关于可视化、云原生化的创新与应用,体现了AI技术底座的发展方向。


可视化拖拽建模的设计与思考

by 樊峰峰,网易数帆算法系统工程师

网易数帆智能计算团队的机器学习平台提供可视化建模产品板块。通过可视化的拖拽布局,结合各种算子组件,帮助用户高效、低门槛实现AI模型构建、上线、调度等流程。本次分享将重点从数据产品融合、算子设计、实验管理复用、深度学习算法灵活编码、实验串流调度等多个维度介绍该产品板块的设计和思考。 >>>点击下载PPT


Kubeflow产品化落地的设计与思考

by 汪勇武,网易数帆算法系统工程师

网易数帆智能计算团队的机器学习平台是在社区的Kubeflow基础上构建起来了,在社区的基础上做了大量改进,以满足实际工业场景中的要求。本次分享会就智能计算团队在落地Kubeflow过程中遇到的问题及思考进行分享,希望可以给大家带来一些帮助和思考。 >>>点击下载PPT

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## AI全面渗透网易业务场景

从推荐、搜索、广告、风控到决策,从电商、音乐、教育、新闻、游戏、内容社区到客服,不论场景,不论业务,DCN、BERT、Transformer、强化学习、机器翻译等前沿AI技术已经融入网易产品创新的基因。


1. 与业务融合的语音语言算法

口音英语语音识别挑战赛及在业务中的应用

by 高强,网易有道AI算法工程师

英文作为最具影响力的全球性交流语言之一,与其相关的英文语音识别系统也在学术界和工业界受到广泛关注。当前阶段,标准英文ASR系统已经能够获得较高的识别正确率,满足一定场景的商用要求,但是口音英语识别仍然是具有挑战性的课题,商用系统往往通过大量的口音标注数据覆盖来缓解口音带来的识别性能影响。口音语音识别难点主要源于口音本身的不一致性、语速与音素发音的多变性难以建模等问题。另外,带有口音标注的语音数据的短缺也严重限制了相关研究的开展。 本次分享将介绍口音对英语语音识别的影响,基于Transformer的ASR系统研发以及在网易业务中的实践。 >>>点击下载PPT


基于预训练语言模型的中文文本纠错及实践

by 袁威强/李家诚,网易数帆NLP工程师

中文文本纠错有着很广泛的应用场景和巨大的应用价值,如各类文本编辑后的校对,搜索query改写,ASR、OCR、机翻等文本转录系统的后处理;近几年随着各类预训练语言模型的提出,很多NLP任务都获得了较大提升,在文本纠错领域也有一些基于预训练语言模型进行求解的工作。本次分享将重点介绍中文文本纠错的处理范畴,近几年基于预训练语言模型进行文本纠错的工作,以及杭研人工智能NLP组在通用新闻场景下的中文文本纠错实践经验。 >>>点击下载PPT


2.网易云音乐、LOFTER、新闻的智能推荐

面向付费会员业务的音乐推荐算法

by 赵逸龙,网易云音乐音乐推荐组会员算法负责人

随着数字音乐产业的日趋成熟,付费会员模式已成为音乐流媒体平台商业模式的重要组成部分。在这一模式下,音乐推荐面临了哪些新挑战又能产生什么新价值?本次分享将介绍网易云音乐在面对不同付费状态用户和不同付费类型歌曲时,通过精准推荐实现用户体验和商业化价值双重提升的一些探索经验。>>>点击下载PPT


LOFTER的个性化推荐系统

by 朱阳平,网易LOFTER算法工程师

LOFTER是一个多兴趣内容社区,涵盖了二次元、同人、动漫、摄影、娱乐、JK等多个兴趣领域,集结了一大批年轻用户群体。 本次分享将介绍LOFTER的个性化推荐系统,如何结合内容社区的特性去设计每个模块的算法模型和策略,遇到哪些实际问题并且提供一些可行的解决思路。 >>>点击下载PPT


新闻内容质量评估的思考与实践

by 赵屹华,网易传媒推荐产品中心NLP团队负责人

准确评估新闻内容质量可以帮助推荐系统提升新闻内容的分发效率,改善用户的阅读体验。本次分享将介绍如何定量评估新闻内容质量,以及通过自然语言处理技术从各个维度提取特征的实践经验。>>>点击下载PPT


AI在音乐搜索中应用和探索

by 解忠乾,网易云音乐音乐搜索算法负责人

搜索作为云音乐的重要入口,随着内容类型和多模态的发展,需要精准识别用户的意图,通过多种资源满足用户需求。在这种场景下,文本理解需要解决那些问题?召回排序如何进行优化?本次分享重点介绍NLP在搜索query理解中的应用,以及召回排序遇到的问题和解决思路。>>>点击下载PPT


3. 数字风控

严选C端交易风险水位评估

by 卢纯川,网易严选风控算法负责人

互联网电商交易场景是风控从业人员与风险团伙面对面较量的擂台。风险团伙在利益的诱惑下对策略的对抗性非常强,对风控模型、策略的开发部署时效性和准确性均有较高要求。如何利用模型提升策略的增益、同时降低对正常用户的打扰是风控算法的核心命题。本次主要分享严选风险水位评估项目,包括对用户行为风险的识别模型开发,以及落地后在业务中识别出潜在、新增风险的实际案例介绍等。>>>点击下载PPT


4.广告&营销

深度学习在广告业务中的应用

by 郑玮,网易云音乐广告算法负责人

以点击率、转化率预估场景为切入点,介绍在广告业务下,模型算法迭代中遇到的问题和解决思路,让算法更好的结合业务发挥驱动能力。>>>点击下载PPT


网易严选流量营销能力实践

by 潘胜一,网易严选搜索推荐算法团队负责人

在移动互联网世界,流量为收益的基石,流量的成长规模、使用效率是讲通商业模式的根本。本文探讨作为电商App-严选是如何构建流量营销能力,分享我们对严选场景下流量的实践认知。 >>>点击下载PPT


5. 游戏里的AI

游戏商城AI推荐系统演进之路

by 然一/高坚果,网易伏羲用户画像团队算法工程师

做为游戏付费的重要组成部分,游戏商城推荐面临哪些挑战?本次分享将介绍针对分层交互式解锁模式的游戏商城场景,AI推荐系统如何一步一步演进以应对这些挑战,并介绍通过在线学习、强化学习等算法迭代实现精准实时推荐,提升用户体验和游戏收益的一些探索经验。>>>点击下载PPT


随你所欲的AI匹配系统

by 小川/边渡,网易伏羲用户画像团队算法工程师

游戏匹配系统极大地影响了游戏战场中的用户体验。优秀的匹配系统离不开大量的工程累积,搭建一个灵活、强大的的AI匹配系统,开发者无需实现复杂的匹配逻辑,只需要通过简单的配置即可实现各种场景的匹配需求,有效释放设计与开发的人力投入。 AI算法可以从数据中发掘规律,在匹配过程中学习如何优化用户体验,更好地提升匹配系统的综合表现。而且基于AI算法的匹配系统可以通过在线学习和模型迭代对数据漂移、游戏版本更新等变化保持鲁棒性。本次分享将介绍游戏匹配、匹配系统以及游戏匹配系统的AI优化实践,并介绍如何将匹配系统做成一个AI服务,随你所欲。>>>点击下载PPT


6.科学决策

网易严选如何用科学的方法决策?

by 邱显,网易严选建模与优化团队负责人

决策问题在商业和生活中非常普遍,例如电商行业中的补货、选品、定价、广告等业务本质上都是一系列的决策问题。科学的决策方法不仅能提升业务指标,还能让复杂的业务变得简单明了,进而指出业务瓶颈和发展方向。本次分享我们用通俗的语言分享科学的决策方法在严选业务中的实践。 >>>点击下载PPT


集团融合数据用户画像实践

by 刘世戟,网易杭研-数据服务部-数据挖掘算法负责人

主要分享基于集团多个业务融合数据的基础用户画像的建设与应用,包括如何进行数据融合,如何进行基础画像的构建,基础画像如何进行业务应用探索。>>>点击下载PPT

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