文章、回答、音乐、视频、播客和访谈的统一归档 · 全部内容 · 机器学习与数据科学 · 27 条 · 第 1 / 1 页
2025
Why LanceDB is THE Database for Multimodal AI: A Technical Comparison
文章48 分钟Vector databases have become critical for powering AI applications that rely on similarity search, from semantic text search and recommendation engines to image...
机器学习团队领导艺术：技术、管理与业务的平衡之道
文章21 分钟引言 在人工智能时代，机器学习团队的管理具有独特的复杂性。与传统软件团队不同，机器学习团队往往汇聚了算法研究、数据工程和业务应用等多学科人才 (Author Q&A: Effective Machine Learning Teams | Thoughtworks United States)。团队需要跟进行业最新研究进...
大模型落地的未来：开源+微调？
文章4 分钟最近，AI 社区里流传着这样一句话——“通用大模型很强，但我并不需要我的应用去给我背诵法文诗歌。” 这句话听上去有点调侃，却反映了一个重要现象：许多企业和开发者在早期会选择大型通用模型（例如 GPT-4）去快速验证想法，但真正想要落地到生产环境，往往发现必须在速度、成本和“专用领域准确度”之间做权衡。 于是，“微调（F...
从“机器学习”到“人生进化”——用算法思维升级你的自我成长
文章5 分钟你有没有想过，把自己的人生当作一场“模型训练”？就像训练一个神经网络那样，不断试错、微调，直到获得更优解。也许，这个思路能帮你跳脱对“失败”“起点”以及“目标”的传统认知，轻装上阵去学习、成长并迭代自我。 一、为什么要把“机器学习思维”用在“人类学习”上？ 我们常常把“学习”当作去获取知识、技巧，却容易忘了最重要的那一...
2024
十个关于AI 和机器学习未来的预测
文章3 分钟做机器学习已经十年了，见证了从深度学习爆发到大语言模型崛起的整个过程。记得在2013年我在CMU读书的时候，就在文章里写到"机器学习会爆发式发展"。现在回头看，确实走过了一段令人惊叹的旅程。 但机器学习的发展会更快： 第一个预测，机器学习工程师会成为一个标准化的、可替代的职业。就像过去的机械工程师、电气工程师一样，随着...
谁来颠覆低频刚需?
文章2 分钟这篇文章是我2017年写的草稿但一直没有发布，那时候 Google 刚刚提到 AI First 的战略，互联网的迭代重点还是以推荐系统和深度学习为核心。时至今日 LLM 的出现让这个问题有了些许答案，想了想还是把文章发布出来。 推荐系统的胜利 过去五年,机器学习在推荐系统领域的研究,给高科技企业带来了巨大的收益。我们在...
2022
2021
[ML 1分钟]细节太多，犯错太容易
文章3 分钟机器学习工程师小月最近一直在研究新的深度学习算法。相对于现有的算法框架，新算法要求兄弟团队一块搭建了不少新的框架，也选用了一些以前不太熟悉的库。经过了三个月的准备，终于可以上线AB测试了。 但是AB测试效果老是不好 经过了几个月的迭代，效果依然不佳，仅仅只比手动排序更好，与现有的模型相比效果差距甚远。离线数据 AUC，...
[ML 1分钟]第一个模型能跑通就不错了
文章2 分钟有业务能上机器学习模型了，算法工程师小月开心地不行。毕竟作为一名机器学习工程师，口袋子藏着无数陈年老模型：线性模型、树模型、深度模型、增强学习，要啥有啥。业务一来，恨不得立刻就掏出最炫酷的模型，一步到位。 但是，第一个模型，一定要简单 正当小月兴奋着呢，经理大圆泼了一瓢冷水，“第一个模型，一定要简单”。 第一个次迭代往...
[ML 1分钟]第一版排序不上机器学习算法
文章2 分钟一个新的产品需求来了，产品经理总会提前很久就来找机器学习的团队，讨论能不能在第一版上线中就加入“神奇的”机器学习排序算法。 “我也是想呢，但是不行“。 我们当然想着用机器学习去帮助每一个产品，但是在实践中，最早的版本不应该考虑机器学习算法。 原因 背后的原因有很多。 第一当然是数据。不管是有监督还是无监督算法，或多或少...
2020
2019
聊聊 Tubi 的数据工程 (Data Engineering)
文章4 分钟今天，我们的 VP 佘昶 (Chang 是大家喜爱的 Python 库 Pandas 的第二位核心作者，在 Tubi 负责数据、机器学习等业务) 发表了一篇博客: 比图科技：打造一家模型驱动型公司 - Tubi 数据与机器学习平台简介 谈到了 Tubi 的数据工程，机器学习，算法驱动。内容非常丰富，值得深入阅读。借这个...
中美面试差异小感
文章4 分钟Tubi 的机器学习团队很小，只有五六人，一半在旧金山，一半在北京 @比图科技。我们开放机器学习工程师的职位很多，作为面试官和 Hiring Manager，会面试两边的候选人。虽然题目是相似的，但是往往表现却不太一样。 资深的工程师写不写代码 因为团队小，我们对于招聘的工程师定位，都是至少是资深工程师，能够独立完成项...
2018
2017
2017 小感
文章4 分钟作为2011年就加入知乎的早期用户红利获得者，这两年感觉自己输出能力弱了很多。学生时代的大部分所思所感都表达过了，而工作后，面对大千世界，很多东西自己也没有想清楚，很难向大家分享有意义的思考，也就作罢。埋头学习，认真思考，少说多做，等到时机到了，自然会有文思泉涌的时候，不必强求。 但2017年还是非常精彩的一年，在这里...
下一段旅程……
文章2 分钟与 Trulia 最后一次合照，归还了工牌，挥挥手，离开了这家工作了两年半的公司。 这是我第一份全职工作，完完全全地改变了我，让我从一个 Naive 的学生状态成长了很多。 我工作的内容一直在尝试各类机器学习的应用，包括图像识别的应用，自然语言理解与生成，推荐系统等等。积累了很多的经验，特别是一些观念上的改变。 技术上...
Zillow Prize: 百万美刀奖金的房价预测比赛
文章3 分钟入口： Zillow Prize Announcing Zillow Prize, a contest designed to inspire the brightest scientific minds to compete to improve the Zestimate® home valuation algor...
如何作大死地为创业公司招聘第一位数据科学家
文章5 分钟前两天读了一篇文章，讲一个创业公司招收第一位数据科学家的虚构故事，充满雷坑，让人读起来妙趣横生。在数据方面工作两年，感觉深有同感，因为原文是英文，在这里简单翻译，与大家分享。有能力的还是读原文：来自 Monica Rogati 的 How not to hire your first data scientist - ...
图像识别（CV）在房地产领域的应用
文章3 分钟过去两年，我们 Trulia Data Science Team 探索了大量图像识别（Computer Vision）在房地产相关的应用，在 Trulia 上线了一些，并发布了一些博客，在这里一并总结一下。 相关博客： Image Recognition Technology What Makes a Photo Cl...
自然语言生成（NLG）在房地产领域的应用
文章5 分钟最近在公司的博客发了一篇技术文章，关于我们组在2015~2016年期间完成的一个自然语言生成的项目，生成的内容是地区的描述（Location Description），要覆盖美国大概十万个城市（City）、小区（Neighborhood）和邮政编码（Zip Code）。博客本身更多是公关与宣传，而不是学术交流，所以细节...
2016
2015
Docker for Data Science at Trulia 和一点感悟
文章4 分钟刚刚在 Trulia 的博客上发表了我的第一篇文章：Docker for Data Science at Trulia. -How Trulia’s Data Scientists Minimized Releasing, Testing, and DevOps Efforts with Docker 文章大意，就是我...
抛弃幻想，谈谈现实中的数据科学家
文章7 分钟Data Scientist，数据科学家，太火了，已经成为新一代改变世界的职业，引得每一个人都想往这个方向转。 学CS的觉得做码农太底层，给人打工，要转数据科学家，完美。 学统计的觉得这个不需要过多的 Coding，适合自己，要转数据科学家，完美。 学商科的觉得终于自己也可以成为科学家了，要转数据科学家，完美。 似乎每...
AI and Law, 人工智能与法律（一）：欢迎围观
文章5 分钟有人曾经提过这么一个问题：法律是否可能被代码化？ - 计算机 引发了不少的讨论。从开始时的戾气颇重的清一色的“当然不行”类回答，到慢慢的终于出现了“有的行，有的不行”的更为客观的回答。虽然有不少真知灼见，然而并没有看到有资深的专家出来，做出更详尽的回答。 这其实是一个非常好的问题，这背后是一股无法阻挡的新算法、新模型、...
Data Scientist 面试都面了哪些题？
文章3 分钟在之前的文章 CMU-CS硕士北美码农求职小记：Data Scientist 中，我简略叙述了我求职的经历，这里我也记录一下我面试过哪些类型的题目。面试的职位包括：Data Scientist，Data Engineer，Software Engineer in Machine Learning，Data Analys...