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机器学习在领英的规模化应用:LOLS10全球总决赛世界赛下注
时间:2020-10-20 来源:LOLS10全球总决赛世界赛下注 浏览量 31016 次

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官方网站|深入自学,决策树算法,广义线性混合模型(glmix)等多种算法。深度自学场景,领英用于Tensorflow;用在XGBoost中的场景决策树算法,两者都是第三方库。

对于GLMix,LinkedIn开发并开放了一个叫光子的机器学习库。GLMix模型极大地提高了工作推荐系统的性能,成功地将求职人数减少了20%。

LinkedIn根据这些特征和算法,构建了光子连接训练引擎来连接上述所有组件。光子连接(Photon Connect)使用帧(Frame)来访问特征,用标记数据连接特征,然后将数据传输到类星体模型进行特征切换。在这个阶段,类星体模型的参数是未知的。

LinkedIn用Quasar模型切换特征,然后用它自己学习这些参数。自学参数不放入类星体模型。这样就完成了一个类星体模型的建模,可以根据需要部署到在线服务中。

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健康保证层确保算法的成功运行。模型训练部署完成后,最后一个问题是:模型实际运行时,如何长期维护?根据以往的经验教训,R&D前期越重视这个问题,越容易保证模型在实际运行中的长期运行。

因此,在模型探索和培训的早期阶段,LinkedIn的健康保障层获得了一系列工具进行持续监控和测试。有人可能会问,所有在线功能都可以在实际操作中使用吗?特征修改速度够慢吗?本质上,如果经常发生什么,健康保障层会通知相应的工程师,他们不会干预调试。健康保障层为工程师获得了一系列工具,帮助他们缓慢地针对问题。

LinkedIn的机器学习和Pro-ML团队经过十年的缓慢开发和实验,LinkedIn将人工智能团队和产品团队紧密联系在一起,这使得机器学习团队需要与致力于解决类似难题的同行专家合作,分享最佳实践。类似地,亲ML团队是围绕五个主要支柱构建的,每个支柱都反对模型开发生命周期的一个阶段。一般来说,每个支柱都有一个负责人(通常是一个工程师)、一个技术负责人和几个工程师。这些工程师也来自各个组织,包括产品工程组织、基础/工具组织和基础设施团队。

亲ML团队在世界各地都有生产,包括班加罗尔,欧美。LinkedIn还有一个领导团队来帮助制定项目愿景,最重要的是,它致力于避免摩擦,以便每个支柱都需要一个独立的国家而不存在。Pro-ML将减少需要利用人工智能的产品数量,不断扩大需要训练和部署模型的团队数量。此外,它还将增加免费模型选择和部署所需的时间,并自动化健康保障等关键领域。

LinkedIn已经花了一年多的时间重建人工智能,让它保持缓慢、高效、可操作,扩展到所有工程领域。它让工程师有更多的时间做他们最擅长的事情:使用领英独特的高度结构化的数据集,为困难的技术问题找到创造性的解决方案。

自2014年搬到中国以来,领英对中国这个独特的市场进行了巨大的探索。它在中国北京和美国硅谷白手起家,建立了一支多达100人的R&D团队。两地团队以“一个团队”的形式合作,利用总部的技术资源,有望在中国市场推广本地化产品和技术创新。

未来,LinkedIn将进一步依靠AI和大数据技术升级来优化用户体验。如果你想重新加入LinkedIn中国,一个强大的R&D团队,请点击页面链接,查看并申请该职位。

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