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增量学习的主流实现

Overview 之前的文章介绍了一些推荐系统的理论知识,理论虽然很容易理解,但是实际项目当中会有一些细节问题是需要我们去解决的。比如在很多流量很大的电商以及资讯网站的推荐系统中,每天的数据其实是增长很快的,所以模型迭代的频率也是非常高的,甚至于需要每天更新。那么我们就要面临一个很现实的问题,我们每天更新模型,那么每次都要用全量数据去训练模型吗?显然这是不可能的。一来耗费资源,二来时间也不...阅读全文>>

TensorFlow 2.0使用CNN进行图片分类

Overview 本篇我们来记录一下怎么使用TensorFlow2.0当中的Keras模块来进行CNN图片分类。 1.加载数据 我们用经典的猫狗分类数据集来做这次图片分类。 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.m...阅读全文>>

TensorFlow 2.0训练结构化数据

Overview 近期正在更新新用户模型,仍然在用XGBoost。由于训练集数据已经达到20W,故用神经网络来训练一下,看看效果如何。 TensorFlow 2.0集成了Keras,易用性很高,且Keras之后不再单独更新了,而是作为TensorFlow的一个模块来使用。我们这次就用TensorFlow 2.0中的tf.keras来训练我们的结构化数据。 1. 导入特征列表及数据 impo...阅读全文>>