qq_40841714的博客

吴恩达作为世界级人工智能和机器学习领域最权威的学者之一，和 Yann LeCun、GeoffreyHinton、Yoshua Bengio 并称深度学习界的四大金刚。 《机器学习秘籍》（Machine Learning Yearning）是人工智能和深度学习大佬吴恩达新出的一本书，该书着重介绍如何让机器学习算法能够工作，以及如何构建机器学习项目。 人工智能、机器学习和深度学习正在迅速发展，并改变了许多行业。吴恩达（Andrew Y. Ng）是该领域的领军人物之一，他是 Coursrea 的共同创始人，百度公司人工智能前负责人，也是 Google Brain 的前负责人。最近他正在写一本书：《机器学习秘籍》（Machine Learning Yearing），这本书将教会你如何构建机器学习项目。 吴恩达介绍道： 本书的重点不在于教授机器学习算法，而在于如何使机器学习算法发挥作用。一些技术人工智能课程会给你一个锤子；这本书教你如何使用锤子。如何你渴望成为人工智能的技术领导者并想学习如何为你的团队准确找到方向，这本书将会有所帮助。

文章的主要内容源于Stanford CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程里介绍的一些通过可视化手段，调试理解CNN网络的技巧，在该课程的基础上我作了一些沿展阅读，算是把当中的内容进一步丰富系统化了一下。限于时间精力，我也没有能够把里面提到的所有调试技巧全部进行尝试，不过在整理这篇文章的时候，我还是参考了不止一处文献，也结合之前以及最近跟一些朋友的技术交流沟通，对这些方法的有效性我还是有着很强的confidence。

近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例，来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。

如何选择使用机器学习算法

随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术 界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧 重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学 习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的文章）， 介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概 要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程，包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型 和优化模型等关键环节；另外几篇则会对这些关键环节进行更深入地介绍。

随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一 个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支 持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技 术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部 公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和总结。