深度学习学界业界进展调研
0. 端到端
- 数据集构建（数据集的缺乏对于大规模深度神经网络的训练是一个很严重的问题）
- 特征工程：
- 优化算法
- ADMM：Alternating direction method of multipliers (ADMM)
- 模型评价
- Precision，Recall，F1-Score
- AUC，ROC
1. 文本与自然语言处理
- 深度文本匹配：
- 表示型（Representation-Based）：DSSM
- 交互型（Interaction-Based）：ARC-II
2. 计算机视觉
- CNN
- 水平卷积，垂直卷积；
3. 推荐系统
涉及subject：用户画像
- Wide & Deep Learning for Recommender Systems
4. 开源平台与 toolkit：
- LIME：模型及其预测结果可解释性：
- Local Interpretable Model-agnostic Explanations
- MatchZoo: A Toolkit for Deep Text Matching（Python）
- ExploreKit：Automated Feature Generation and Selection（自动特征生成与选择，Java（Weka））
- AutoML
- AutoML Vision：
- IMAGES => Train => Evaluate => Predict
- AutoML Vision：
5. 业界工程问题
- 非平衡数据
- 投诉用户；
6. 商业场景
- 运营商通信箱单（CDR）
- modeling the temporal nature of human behavior for demographics prediction
7. misc
benchmark 数据集：
- GitHub - zalandoresearch/fashion-mnist: A MNIST-like fashion product database. Benchmark
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