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ronghuaiyang · 2020年06月04日

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A/B测试的一些工程问题

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ronghuaiyang · 2020年05月29日

图像分割2020，架构，损失函数，数据集，框架的整理和总结

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NLP中的自监督表示学习，全是动图，很过瘾的

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ICLR 2020趋势分析：NLP中更好&更快的Transformer

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使用AI的实战方法论：做好这5个步骤

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用Siamese和Dual BERT来做多源文本分类

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如何高效的做机器学习项目

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8个计算机视觉深度学习中常见的Bug

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ronghuaiyang · 2020年05月20日

图解SimCLR框架，用对比学习得到一个好的视觉预训练模型

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ronghuaiyang · 2020年05月19日

NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据

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ronghuaiyang · 2020年05月18日

Netflix：使用A/B测试来找到最佳的插图

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ronghuaiyang · 2020年05月15日

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使用嵌入来做个性化的搜索推荐：来自Airbnb

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ronghuaiyang · 2020年05月12日

ICLR 2020会议的16篇最佳深度学习论文

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ronghuaiyang · 2020年05月11日

来自AI专家的13篇必读论文

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ronghuaiyang · 2020年05月06日

使用python来进行用户流失预测的实战

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用机器学习来提升你的用户增长：第九步，A/B测试的设计和执行

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用机器学习来提升你的用户增长：第五步，预测客户的下一个购买日

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用机器学习来提升你的用户增长：第四步，客户流失预测

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用机器学习来提升你的用户增长：第三步，预测客户的终生价值

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ronghuaiyang · 2020年04月17日

用机器学习来提升你的用户增长：第二步，客户分群

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ronghuaiyang · 2020年04月16日

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