机器学习模型训练制作

电子商务 B2C 案例ID:126387
LU
4 年经验· 京东
微信扫码沟通,客服可协助直接对接工程师;如当前档期不合,也可继续推荐相似案例作者。

案例介绍

1. 京豆智慧投放:使用机器学习方法挑选高价值用户进行投放,效果相比原有提升80%;算法设计GBDT、LR
2. 商品评价智慧展示:涉及两点:控制评价展示的条数(用户兴趣点分析)以及评价质量分析(评价质量分析);主要NLP和机器学习相关,算法涉及随机森林等
3. 新人商品推荐:负责从无到有的搭建了新人商品推荐系统,推荐系统冷启动,特征选取、处理、spark协同过滤、实时流点击
4. 服饰风格分类系统:基于 CNN 和集成学习,开发了服饰风格分类系统;马里兰大学LSTM算法落地应用,自研服饰推荐算法
5. 移动端模型部署:将tensorflow模型集成在移动端,实现无需云端服务的移动端AI功能
6. 在京东期间,通过发明专利11篇

机器学习模型训练制作

电子商务 · B2C 案例ID:126387
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作者: LU - 4年经验- 京东

案例介绍

1. 京豆智慧投放:使用机器学习方法挑选高价值用户进行投放,效果相比原有提升80%;算法设计GBDT、LR
2. 商品评价智慧展示:涉及两点:控制评价展示的条数(用户兴趣点分析)以及评价质量分析(评价质量分析);主要NLP和机器学习相关,算法涉及随机森林等
3. 新人商品推荐:负责从无到有的搭建了新人商品推荐系统,推荐系统冷启动,特征选取、处理、spark协同过滤、实时流点击
4. 服饰风格分类系统:基于 CNN 和集成学习,开发了服饰风格分类系统;马里兰大学LSTM算法落地应用,自研服饰推荐算法
5. 移动端模型部署:将tensorflow模型集成在移动端,实现无需云端服务的移动端AI功能
6. 在京东期间,通过发明专利11篇

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