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Uber Tech Lead刘彦东 - Machine Learnine@Uber

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所属会议：WOTI 2017全球创新技术峰会（人工智能方向）会议地点：北京
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WOTI 2017全球创新技术峰会（人工智能方向）所有文档 国美 杨骥 - 深度学习开启社交电商智能时代 京东 郑志彤 - 机器学习在电商领域的场景化应用 猫眼电影 李明辉 - 机器学习票房预估中的实战 清华大学 李伟 - 苏宁智能机器人平台模型设计与应用 云知声 梁家恩 - 智能交互技术与物联网应用 英语流利说 林晖 - 深度学习在智能教育中的应用 京东 吕建伟 - 黑科技引领电商新时代 uSens 马赓宇 - 当人工智能遇上虚拟现实 七牛云 彭垚 - 构建富媒体时代的弹性深度学习云平台 三角兽 亓超 - 如何消除机器人对人类的误解 蘑菇街 王帅 - 机器学习在蘑菇街风控业务中的技术实践 《TensorFlow技术解析与实战》作者李嘉璇 - TensorFlow在推荐系统中的应用和实现 阿里 陈海青 - 深度学习在电商领域智能人机交互的技术实战 百度 陈翔 - 机器学习下的检索意图自动识别 云启资本 陈昱 - 如何吸引人工智能投资人向你瞄准 大数据专家崔炜 - 人工智能在教学机器人中的技术实践 猎聘 单艺 - 自动化建模下的高效机器学习应用开发 西安电子科技大学 焦李成 - 人工智能时代后深度学习的挑战与思考 ROOBO CTO雷宇 - 端上的人工智能体验

文档介绍

深度学习系统在处理大量数据起到重要作用。Uber的车辆积累了数百万英里的行驶数据、获取的位置数据和交通问题数据等。UberEats提供了另一个数据集，以便于交叉引用和有趣的关联发现。本次分享我将介绍Uber的机器学习平台系统架构，以及一些关健挑战的应对策略。

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马赓宇

凌感科技 技术副总裁

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