详解40＋国内外前沿机器学习落地案例

不少网友纷纷表示，期待能早点进入达摩院，做个扫地僧啥的都行，还有组团想去参观达摩院的，对此，小编无观点，只想说一句，万般皆修行，佛渡有缘人，这里给你一个近距离接触达摩院讲师的机会：）

AICon 上，我们有幸邀请到了阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室副主任、城市大脑人工智能技术负责人华先胜，以及阿里巴巴达摩院资深算法专家陈博兴给大家带来精彩分享，另外我们还邀请了以下大咖给大家带来 AI 各领域前沿技术的 Keynote 分享：

他们将分别带来机器学习、智能金融、自动驾驶等工业界和学术界的最新进展，以及未来发展趋势，相信肯定可以给你带来更开阔的技术视野，以及对 AI 的深入理解。

如何将机器学习应用到公司业务中，有哪些落地案例和踩坑经验可供参考？相关 AI 工具、平台、框架如何做选型？怎样构建一个专门的人工智能团队？精彩案例抢先看！

为了应对海量的翻译质量评估需求，我们开发了机器翻译质量自动评估模型，并且提出了一种全新的基于双向自注意力机制的自动评估算法，大幅度提高了自动评估与人工评估的 Pearson 相关系数，并且创新性地应用于我们实际电商翻译场景，从多个维度提高电商领域机器翻译的可靠性。

演讲提纲：

1. 电商领域机器翻译的应用与挑战

2. 多种策略改进电商翻译质量

3. 翻译质量的评测与评估

4. 翻译质量的人工评估标准

5. 翻译质量的自动评估方法

6. 翻译质量自动评估在电商机器翻译中的应用

早期的金融知识图谱，主要聚焦在二级市场股票投资和一级市场创投数据。近一年来，数据维度得到了很大的扩展，公告、研报、新闻、法规的结构化均取得重大进展，财报提取自动化已接近人工水准，多种类实体库建设得到落实。在应用层面，快速兴起了多个落地场景，如小微企业贷款流程自动化、银行内工作流程自动化、银行客户关系管理和获客、自动化审计、自动化监管、自动化资管等。本次演讲将分享知识图谱技术在金融领域落地的具体实践。

本演讲主要分享微博在 FFM 模型及 DeepFFM 模型应用在推荐系统所做的一系列优化探索工作。首先会对 FM／FFM 模型各自的特点及应用场景进行介绍，同时会介绍 FFM 的几种不同的深度学习版本 DeepFFM 模型。除此外会分享我们针对 FFM 及 DeepFFM 模型的一些改进工作。

演讲提纲：

1. 推荐任务及大规模推荐系统简介；

2. 从 FM 模型到 FFM 模型；

3. 如何减少 FFM 模型的参数量；

4. DeepFFM 模型应用在推荐系统；

5. 对 DeepFFM 模型的优化改进及应用；

近几年，短视频应用蓬勃发展，由于短视频场景下用户兴趣和广告内容更难以理解，短视频广告在用户内容理解、召回、排序和机制上都会遇到更大挑战。基于快手海量的用户和视频数据，利用 AI 相关技术，可以更好的解决这些问题。本次分享主要探讨 AI 技术在快手短视频商业化中的应用，和大家共同探讨其中的关键问题和解法。

演讲提纲：

1. 介绍短视频商业化中的算法问题

2. 如何利用 AI 技术 (深度学习和强化学习) 解决问题

3. AI 技术落地的工程难点和解法

更多大会精彩内容，欢迎点击“阅读原文”详细了解！

目前大会 6 折倒计时 10 天，相约 2018 年末最值得期待的 AI 与机器学习技术盛宴，赶紧上车！

购票过程中有任何问题，可咨询票务小姐姐 Amy：18514549229（同微信），也欢迎留言发表更多关于机器学习技术发展的看法。