• 肖铨武
    专题出品人:肖铨武

    肖铨武,2009获数学博士学位。曾在阿里巴巴,微软,平安等公司任职,在大规模数据处理、机器学习等方面有丰富的经验。自2016年加入携程担任大数据总监一职以来,在深耕携程数据的同时,对旅游业和航空业大数据有深入的研究,并不断推进大数据技术在全行业的应用。

  • 陈浩然
    专题出品人:陈浩然

    陈浩然,中国科学技术大学计算机博士,目前担任携程高级研发总监,无线平台和AI研发部负责人,重点关注无线和Web技术体系的建设(开发框架、研发平台和基础设施、性能质量等),以及AI技术的产品化落地(客服机器人、个性化推荐、内容化等)。

  • 专题:大数据与人工智能

    大数据和AI在业务中正发挥着日益重要的作用,随着技术自身和工程能力的逐步成熟,产品化落地场景也愈发丰富。本专题集中分享互联网公司数据仓库和工程化平台的建设,以及具体的应用场景实践等多个议题。

  • 张振华

    张振华

    携程机票研发部数据基础架构团队

    携程机票数仓建设之路

    随着大数据技术的飞速发展,海量数据存储和计算的解决方案层出不穷。 数据仓库作为海量数据落地和扭转的重要载体,承担着数据从生产环境到大数据环境、经由大数据环境计算处理回馈生产环境或支持决策的重要角色。数据仓库的主题覆盖度、性能、易用性、可扩展性及数据质量都是衡量数仓解决方案好坏的重要指标。 本演讲主要介绍携程机票数据仓库的相关技术方案,数据仓库建设中遇到的共性问题及对应解决方案,以及基于数据仓库的典型应用。
    听众收益:
    1、了解携程当前数据仓库所涉及的技术路线;
    2、了解数据仓库建设中可能会遇到的共性问题及对应实践经验;
    3、了解数据仓库质量监控体系建设细节;
    4、了解数仓团队在解决非技术同学高效使用数据问题上的尝试;

  • 张白羽

    张白羽

    京东平台业务中心总监

    大数据在京东运营领域的应用探索

    本议题将主要介绍京东以大数据为实际业务赋能的经典场景之一——资源投放领域的实践探索,通过海量数据的实时处理、算法训练,将运营资源投放到最匹配的用户,构建最佳的促销生态。
    我们首次提出“智投+”的运营理念,打造自动化、智能化、平台化业务运营模式,在提升用户购物体验的同时,降低运营成本,减少资源损耗,节省人力成本。
    听众收益:
    1、在大数据与AI发展的时代背景下,如何更好的用技术为业务服务;

  • 顾仁民

    顾仁民

    Google ML Pipelines国内研发团队负责人

    将机器学习用于生产系统的工程实践

    机器学习用于生产系统,不光光是算法模型。这涉及到整个数据流的处理框架,衔接,计算资源调度,计算结果的管理,数据的闭环等各个环节。
    本次讲座涵盖KubeFlow和KubeFlow Pipelines以及最新的TensorFlow Extended和KubeFlow Pipelines的结合等话题。帮助听众了解如何在K8S集群上最好的利用计算资源,实现轻松可迭代的算法研发并用于生产系统。
    听众收益:
    1、了解TensorFlow Extended, KubeFlow, KubeFlow Pipelines的细节,以便更好的使用K8S集群进行机器学习并用于生产系统。

  • 李鹏

    李鹏

    阿里巴巴阿里云智能计算平台事业部

    PAI-ALi Transfer Learning Platform and Applications

    自从Bert和Xlnet等模型问世后,预训练+微调成为解决各种NLP任务的标准模式。然而该模式对于NLP的初学者操作起来门槛仍然很高。我们期望能构建一个简单易用的框架降低来降低各业务线使用NLP技术的成本。
    本次分享将对阿里云机器学习平台PAI以及内部核心NLP迁移学习组件ATP进行全方位的介绍。通过介绍一些常用的最佳实践,使客户可以快速实施针对自身业务的解决方案。
    听众收益:
    1、了解如何用Bert和XLNet对阿里巴巴各业务线进行赋能;
    2、了解迁移学习在NLP中的最佳实践;
    3、了解如何设计简单易用的NLP框架;

  • 孙玉霞

    孙玉霞

    携程平台中心AI研发部

    携程AI助力产品内容化实践

    内容化是以用户感兴趣的内容来吸引其点击、阅读、打卡,从而进一步产生消费的诉求,已经成为当今的趋势。对于OTA行业,用户的根本诉求是便捷出行,对未知世界的探索。因此如何自动挖掘旅游产品的特色亮点,发现旅游新玩法,如何基于用户兴趣,人群类别等标签特性进行主题产品自动关联,如何丰富和自动生成主题内容等显得尤为重要。
    本次演讲将基于主题发现、产品关联、内容生成三个方面,分享携程AI助力内容化的相关技术和实践经验。
    听众收益:
    1、了解内容化中台-马可波罗的框架体系和实践;
    2、了解如何进行主题的自动发现(如特色挖掘,事件自动抽取等),主题产品的自动关联;
    3、了解多场景(短亮点、长推荐理由、正式语句表达)和多维度(主题/产品特色)角度的智能内容抽取和生成技术实践;
    4、了解基于图片维度的主题内容自动优选;