百度信息流常见Q&A汇总

百度信息流,完全不同于搜索推广。随着互联网的发展,当前您的潜在用户的网上行为特征也发生了变化,移动化、年轻化、资讯化,资讯阅读成为继社交、搜索之后的主要网络需求。基于这些,百度推出了在用户浏览资讯的时候,呈现您的广告的产品,也就是信息流。

它不同于搜索的人找信息,而是信息找人。比如,您每天都会在手机上浏览不同的新闻资讯,信息流广告就是在您浏览资讯的同时,呈现在您的面前符合您需求的广告,广告样式更加贴近于内容,这样就会更加吸引您的关注。

常见问题汇总:

Q、怎么知道我的潜在客户在哪?

A:百度信息流是通过百度大数据,也就是我们结合您搜索过什么,浏览过什么内容,去过哪里,买过什么等,所收集到的用户行为特性,分析出用户的潜在需求,通过我们的数据分析,将您的广告推送给这类用户。

Q、我的广告展现在哪里展现?

A:在手机百度,百度浏览器,百度贴吧三大媒体上展现,因为他们拥有大量的用户,比如,每天用手机百度的用户达到了1亿多,可覆盖95%网民,他们在上面搜索和浏览信息,您的广告在他们浏览信息的过程中就会呈现出来。

Q、如何看到展现的我的广告?

A:信息流广告是通过信息找人,广告是在浏览资讯的过程中,判断符合您的需求才会展现出来,所以并不是您通过浏览资讯,就一定能看到自己的广告,从而测试自己广告的前台展现。如果您想了解自己的广告的样式,可以在业务端后台查看,也可以从业务端后台截图给你。

Q、百度信息流定向方式优势是什么?

A:百度信息流定向方式是百度大脑智能数据定向,精准找到目标客户群,包括意图定向,例如搜索定向(搜索过什么关键词),兴趣定向(看过什么内容、去过那里,买过什么),APP偏好定向(下载或者激活某些类型的APP等)、商圈及场所定向(曾经到访过门店类型、当前位置附近门店、曾经到访过地点、常驻地),通过搜索和兴趣的双引擎,更加精准捕捉用户意图,从而找到您的适配客户。

Q、百度信息流投放效果如何监控:

A:目前百度信息流投放已经实现与百度统计进行对接,可按照推广形式(信息流推广)筛选流量信息,包括实时&历史访客,可按照推广形式(信息流推广)筛选转化效果;后续百度统计会不断完善披露数据维度及数据分析功能,实现在百度统计中实时查看针对信息流推广的数据趋势及概况;后续也会将转化数据纳入智囊平台,结合出价、定向等指标,披露诊断&优化建议

Q、这个和搜索的效果比呢?

A:首先,信息流广告肯定是将来的一个大的趋势,它是搜索广告的有力扩充。一旦用户表现出了一定的诉求,百度信息流广告就会在这个用户浏览各种信息的时候,把响应他诉求的广告呈现在他的面前对于用户更深层次的意图,百度信息流广告,在用户浏览信息的过程中,反复激发这类用户的意图,进而激发及引导这类用户的潜在诉求

Q、那这个和网盟对比呢?

A:第一信息流广告和网盟最大的区别就是媒体流量信息流广告是在百度自己的媒体资源(手机百度,百度浏览器,百度贴吧)上展现;而网盟是在和百度合作的联盟媒体资源上展现;第二:广告呈现形式:信息流广告就是在您浏览资讯的同时,呈现在您的面前符合您需求的广告,其广告样式更加贴近于内容,这样就会更加吸引潜在用户关注广告内容,启发其潜在需求。

Q、和其他平台对比,有什么不同?

A:第一:覆盖人群更加广泛。百度几大媒体的用户人群远远多于其他信息流平台,您要做的就是从这么多用户里找到您的潜在用户并呈现您的广告;第二:强大定向功能。搜索、兴趣标签、浏览行为,意图定向及购买行为等百度所有产品积累的海量的数据,能更精准的分析您的潜在用户的行为和需求,基于这些,百度信息流能将您的广告更准的推送给您的用户。

百度贴吧推广怎么做怎么做贴吧推广

百度贴吧推广怎么做?怎么做贴吧推广?怎样利用百度贴吧推广,鉴于百度贴吧的高人气和百度作为中国最大的搜索引擎的特殊性,在百度贴吧做推广也有不同的方式,这里,V推团队讲讲贴吧创建的好处。

百度贴吧创建的好处:

1、创建一个贴吧,相当于搭建了一个网站,并且避免被百度K站的危险。

2、创建一个贴吧,贴吧本身权重高,所以,收录比较快,对于排名有一定的作用。

3、创建一个贴吧,作为品牌宣传起到非常大的作用,并且,收录快,用户可以很快的找到我们的贴吧,来了解我们。

4、创建一个贴吧,发帖相对比较自由一些,不受吧主的审核,基本上发的帖子都可以通过,硬广告帖子除外!

总结:总之,创建一个贴吧,对于我们全网推广营销起到推动性的作用,成本低,见效快,是一个很好的推广方式之一!

百度贴吧创建客户案例:

收到客户需要创建百度贴吧,以及提出达到相关 的效果要求,我们给客户做了如下贴吧,给客户带来了无数的精准流量,客户非常满意!

贴吧1:广西罗马柱模具吧

贴吧2:广西华丽罗马柱模具吧

贴吧3:V推团队吧

百度贴吧推广怎么做,怎么做贴吧推广,对于一个企业,乃至一位微商来说,都是必须要了解的,全网营销中,百度贴吧推广也是一种效果非常好的推广方式之一!

在人脸识别中击败人类记忆大师百度大脑背后的技术解读

2017年1月6日,百度首席科学家吴恩达带着小度机器人来到了《最强大脑》现场,与人类选手展开了对决,并在人脸识别比赛里以3:2的比分赢得胜利。

新年伊始,人类和人工智能的对垒就已经迎来了高潮,首先是谷歌DeepMind的Mater在线上围棋比赛中连胜60场,再次证明了机器在围棋这项运动上已经超越了人类。几天之后,《最强大脑》第四季首期就又迎来了一次重磅的人机大战,由植入百度大脑的小度机器人迎战世界记忆大师王峰。本次比赛的主题是跨年领的人脸识别,人类选手识别对了两张照片,小度则答对了全部三张照片,甚至包括一张双胞胎照片,从而战胜了人类大师。

小度的惊艳表现和其背后百度强大的人工智能技术能力是密不可分的。目前百度大脑拥有世界上最大规模的神经网络,万亿级别的参数,千亿的训练数据和亿级别的特征,这些共同强大的人工智能系统,再加上GPU并行计算丰富的计算资源带来的效率提升,从而使人工智能技术真正能够发挥出威力。

这次比赛的主题是人脸识别,后者也是目前图像识别里的一个重要领域。主要分为人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取和人脸图像匹配与识别四个步骤。在比赛中,人类选手王峰表示,他在识别人脸时也是去寻找和记忆一些特征。而对于机器来说,深度学习的方法是一层一层的学习不同特征,从底层的低级特征到高级特征。

不管是谷歌、微软、Facebook、百度等科技巨头,还是众多公司,都在人脸识别的技术研究和应用方面有着积极探索。而百度IDL主任林元庆表示,2014年和2015年在FDDB百度都是第一,2015年底在内部比较难的测试集上最好是8%错误率,经过2016年的改进9月份错误率降低到2.3%。最后希望能够把错误率降到1%以下。

百度的人脸识别系统是分两步训练,第一步训练是通用人脸识别系统,不是专门针对跨年龄,这次成功最关键的是训练了一个非常强大的人脸识别系统。我们的数据里面是两百万人,每个人有一百张照片,我们用一个非常大的数据训练我们的人脸识别系统,这是百度很多年积累起来的数据,这个过程的迭代是数据和算法一起迭代,这里面非常难的事情是你要有非常好的算法,充分利用这些数据。利用这些数据,你能设计出非常好的算法符合这些数据。

而在比赛中跨年领的识别,并不是简单的匹配(matching),而是需要有逻辑推理能力。林元庆表示:「将人脸分成7个部位,在人脸打72个点,从中学习哪些部分的特征是非常重要的。搜集类似的数据,告诉机器这个人小时候长这样,长大了长这样,让机器自己去学习哪些是重要的特征。」

在具体技术上,百度IDL的人脸团队用了端到端的度量学习,即通过学习一个非线性投影函数,把图像空间投影到特征空间中。在这个128位特征空间里,跨年龄的同一个人的两张人脸的距离会比不同人的相似年龄的两张人脸的距离要小。同时,考虑到跨年龄人脸的稀缺性,用一个用大规模人脸数据训练好的模型作为底座,然后用跨年龄数据对他做更新。这样不容易过拟合。

在人脸识别技术中还有个非常重要的因素是特征点定位,对于这个问题,林元庆在接受机器之心采访时表示:「一个方面当然就是我们要想办法去做出非常好的特征点定位的算法,然后要训练非常好的模型。在一些极端情况下,可能这个算法也不会很精确的做定位,但我们希望后面的识别模块有一定的容错能力,那我们的做法就是在训练时制造一些数据,人为产生一些误差在定位上,然后拿这些数据放在深度学习模型里去训练,这样最后训出来的模型就对定位的误差是有一定的容错能力。」

此外,这次比赛是在现场进行,小度看到的画面和人类选手是完全一样的,而不是图像信号的接入。而电视节目的复杂性又增加了人脸识别的难度。比如说角度、表情、现场光线、阴影化妆、和配饰等,但小度的表现依然精确。

最强大脑评委魏坤琳对百度人脸识别技术的评价是:「百度在最强大脑这个舞台上厉害的一点就是实时比,大家都没看那些舞台上挑战项目的素材。事先,人机双方只是知道挑战的大概项目,留给百度工程师的是基于正常人的、普通场景下的数据去训练人工智能。」

小度在人脸识别方面的表现让我们对其未来应用充满期待,而百度在人脸识别产品和应用的推进也已经开始。目前,基于人脸识别的门禁技术已经在百度大厦落地;银行也会使用这项技术来做远程的身份认证;百度的人脸识别还在乌镇戏剧节上亮相。

对于这场比赛,林元庆不喜欢用「打败」来形容。「不管输赢,我们都是回去继续研究。」他说,「后面的五年、十年,甚至二十年、五十年,我们一定会跟人工智能的技术共存,希望我们把这些技术用好,帮助人类解决问题,而不是让这些技术成为人类的对立面。」李彦宏也表示:「无论输赢,都会对人工智能的技术发展做出突破性的贡献。」

其实对于每次人机比赛,总是会出现一些威胁论或者宿命论的非专业解读,这不仅是对人类自身的不负责任,也会影响人工智能技术的正常进展。而就像应用于图像识别的CNN是在某种程度上借鉴了人类视觉原理一样,此次比赛也会使百度的技术团队从人类选手那里获得足够多的灵感和线索,来推动人工智能的进步。比赛只是证明了机器在人脸识别这个任务上,基于目前最先进的技术可以比人类做得好,带来我们更大的可以应用的想象空间。更重要的是,将人工智能正确的带到了大家面前,并促使我们去拓展智能的边界。

顶峰助力微营销干货提炼一文讲解百度引流渠道推广公众号涨粉

百度推广引流有且只有4条路:

1、SEM

2、SEO

3、官方或嫡系

4、联盟

一、SEM

付费关键字广告,效果立竿见影,但也恰似吸毒,一断就疯。考验的是投放策略和技巧,重在关键词选取、创意编辑、出价、营销型落地页以及话术。

1、关键词

品牌词、竞品词、通用词、行业词、人群词,前期尽可能的拓展全,充满你的词库。根据你的定位有选择性的选取并以恰当的比例进行投放。

2、创意

根据关键词、落地页针对性写,不会先模仿竞品,品牌优势、产品优势、对比、口碑证明、活动优惠等,结合人性七宗罪:懒、贪、色、嗔、傲、妒、食。

3、出价

(1)、根据后台预估出价结合查排名手动调;

(2)、根据调价软件结合排名调;

(3)、根据投入产出比、后端转化率反推调,并结合关键词长度、展现量、匹配模式、转化率综合维度卡位调整。

4、落地页

(1)、写明痛点

(2)、放大痛点

(3)、解决办法

(4)、权威背景

(5)、真实案例

(6)、竞品对比

(7)、活动优惠

5、话术

模仿抄袭N个竞品、寻找素材填充话术库。

(1)、倾听

(2)、朋友

(3)、找痛点

(4)、欲擒故纵

(5)、人性把控

二、SEO

谨记2条:收录和排名

1、收录

(1)、蜘蛛抓取

你有一个网站得先让搜索引擎知道,要么你主动向它提交,每个搜索引擎都有自己的提交入口;要么就是外链引蜘蛛;要么在浏览器输入URL(如百度浏览器输入,会记录你的URL存放)。

(2)、内容识别

搜索引擎是机器人,虽然它在极力争取做人,但目前以关键字为首要识别系统,所以网站尽量以文字为主,少用音频、视频,图片前后插入相关关键字以及alt描述。

2、排名

(1)、基础

包括域名质量、服务器稳定性、URL合理性、网站结构、404、301、robots、网站地图、内容原创度、更新频率等等。

(2)、外链

区别外链和反链,外链可以不收录但利于蜘蛛爬取,反链是收录,质量高、数量多就利于排名。

(3)、点击

真实点击量多、IP、PV、UV、停留时间、跳出率,这些数字良好就利于排名。

三、官方或嫡系

(1)、官方就是亲儿子系列,与生俱来的流量宝池,也是口碑练兵场、兵家必争之地:百科、知道、贴吧、经验、文库、百家、图片、地图。没有几把刷子就找万能某宝或某猪。

(2)、嫡系就是和百度等有千丝万缕关系的干儿子,无论是合作还是被收购,流量、资源都会倾斜。比如去哪儿网,爱奇艺等。

四、联盟

搜索引擎集合了数千万媒体、站长,虽然都是边角料,不耐以量压人。投放模式类似于现在的信息流,主要也是有4要素:出价、定向、素材、落地页。相比搜索关键字,价格低,量大、适合于曝光,建议无资金的主做搜客或回头客。

关于渠道:

关于渠道方面,之前圈里曾发过一张史上最全的推广渠道电子图版。

大家可以细想,你要做的无非是获取你的客户,而渠道只不过是管道、媒介。

要想联系客户:电话、短信、邮箱、QQ、微信等,每一种联系方式背后都是一个渠道。

微信公众号涨粉:

(1)爆文:引起粉丝、朋友、大号、媒体的自然转发、授权,结合蹭热点更好,有月经似热点,有定期热点、也有临时突发。

(2)投稿:写的东西没到爆文那就多投稿,投小媒体、小号也行,他们也在缺乏内容。

(3)互推:加一些互推群,注意根据阅读、评论、点赞、内容发布频率、内容质量多维度辨别。

(4)派单:找号推他们的朋友圈、公众号,也是和上例一样辨别。

(5)广告:不然就加入腾讯广告主,投朋友圈、公众号。

(6)转发:不论是以情还是以利,不论实体还是虚拟,总之就是让你的朋友、种子用户转发群、朋友圈。

(7)裂变:邀请、拼团、砍价、助力、投票等等都是想裂变,虽然有些现政策会被封,但思维一样,利用好种子用户,尤其是任务宝、积分宝、投票、群裂变效果显著。

(8)全网:微信公众号毕竟还是以社交关系为主,可以头条、百家、知乎、微博、豆瓣、一点、简书、企鹅、UC、优酷、土豆、火山、秒拍、AB站、喜马拉雅、映客等等一网打尽。

文章来源:狂潮资讯

百度领衔主演这场大戏里人人都有表演的机会

正在美国拉斯维加斯举办的2018国际消费类电子产品展览会(CES)上,全球的目光都聚焦在人工智能。百度Apollo出征,陆奇发言中说“未来的雄安将强过迪拜”,腾讯的机器人叮当公布腾讯的生态伙伴计划,马云的蚂蚁佐罗机器人出场展现阿里巴巴的黑科技。

这次的CES可以说是一场“智能车站”,也是一场“智能家居展”,蔚来汽车、小鹏汽车亮相,小米AI、亚马逊AI、联想AI、海尔智能家居等一大批产品出场“走秀”。这是人工智能的黎明,也预示着人工智能的朝阳开始升起。

有人借助会展推销自己展品,露露脸,有人是真正引领人工智能大潮。人工智能领域的发展依靠规模化的大数据积累、完善人才技术体系做支撑,实力欠佳,依靠追风的企业也必然会跌落。

不成体系的结构

在人才转型和挖掘中,单单请几个人工智能的博士,并不能撑起产品和公司的有效运转,只是充门面。更重要的是合理科学的人才架构。

科学的人才结构

程序员在这次转型中也必将会有筛选。纵观互联网技术的发展,有些程序员或许也经历过从JAVA语言浪潮到PHP语言浪潮的颠簸,伴随着人工智能的出现,带动了Python语言的火爆。程序员开始面临转型。

谷歌、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴等依靠巨大财力将各类人才尽收麾下。年薪百万,满满的福利只为留住人才。

程序员在转型人工智能中也会遇到挑战和机遇。程序猿崛起对转型人工智能程序员作系统梳理,以供借鉴。首先核心基础是机器学习,顾名思义,就是让计算机模拟人的学习行为。

机器学习的分类

监督学习

程序员输入样本及其标签,促使系统进行学习、概括,从而达到识别新样本的能力。

无监督学习

对大数据样本进行分类,得出相关性,从而推断个体的行为习惯,比如淘宝购物根据购买和浏览推荐。

半监督学习

就是监督和无监督学习相结合,形成一个不断反馈,循环学习的系统。

强化学习

对大量样本进行试验,得出正解,然后对正解进行专一、高强度的学习。

人工智能学习

数学

概率和统计

线性代数和矩阵

数据分析

组合数学

机器学习

回归算法

数据处理和决策

聚类算法

贝叶斯算法等

深度学习

深度学习是从生物模型到神经网络的部署,其中有一个重要的关于偏导数的数学概念,所以说人工智能是一个深度的、系统的技术变革。

对于传统程序员来说,Python语音作为一种解释语言,利用其开发效率高、对开发者友好等优势坐到AI头把交椅,有人说在人工智能时代,不懂Python语言,就会成为“新文盲”。所以学习Python语言是进入人工智能领域的入口。

当然在这次国际消费电子类产品展览会(CES)上,在人工智能大秀肌肉的同时,区块链技术也在爆发,下期文章,我们一起来了解区块链和程序员如何扎根区块链技术。程序猿崛起,为你拨开技术浪潮的迷雾。

第31课| 正确解读百度移动DSP那点事儿

移动 DSP(Demand Side Platform):是百度专业的移动展示广告投放平台。移动DSP推广涵盖海量的移动媒体,拥有大数据分析功能,通过精准定向的技术手段,以及终端、媒体、地域、关键词、人群兴趣属性等多维度技术锁定,挖掘移动投放广告主的全方位需求,直达目标人群。为广告主打造“专业、可依赖”的移动营销平台,达到广告主在移动端精准营销、高效营销的目的。

1、移动DSP可投放哪些广告形式?

信息流、开屏、插屏、横幅、积分墙、推荐墙、视频。咱们手机里面常见到的图片&文字广告形式,都在这边了。下图为信息流广告形式。

2、移动DSP支持哪些推广方式?

设置推广单元步骤中“推广方式”即网民点击创意后所触发的转化方式,包括:继续访问、点击下载、唤醒应用、拨打电话、显示地图、发送短信、播放视频。

① 继续访问:点击创意后会跳转访问广告主设置链接地址。

② 点击下载:点击创意后会提示网民下载软件、游戏、优惠券等。

③ 唤醒应用(新增):点击创意后在已安装的广告主的应用进行唤起。

④ 拨打电话、发送短信:点击创意后会调出电话或短信界面,其号码及短信内容已由广告主预置好,网民可以给广告主拨打电话或发送短信。可用于网民报名参加优惠活动等。

⑤ 显示地图:点击创意后会调出地图网页,显示广告主所在位置。

⑥ 播放视频:点击创意后直接播放视频。

3、移动DSP支持哪些精准定向方式?

为满足广告主的精准投放需求,在移动DSP后台创建推广单元时可设置精准定向条件,有投放设备、投放区域、投放媒体、投放受众等不同细分纬度的定向设置,更多精准定向条件的设置请见平台。

4、广告如何计费?

移动DSP的竞价交易模式提供三种计费方式:

① CPM即按照广告的展现次数收费,千次展现为一计费单位。

② CPC即按照广告的点击次数收费,单次点击为一计费单位。

③ CPA即按照广告的转化次数收费,单次转化为一计费单位(仅积分墙,转化为APP下载激活)。

5、如何开通移动DSP?

未加入百度推广的新客户,请联系所在地的百度推广销售部进行商务对接,开通搜索账户后,再申请开通移动DSP权限;对于已开通百度推广的广告主,请联系客服专员,通过内部流程申请开通移动DSP权限。

6、移动DSP的搭建流程

第一步、进入百度推广后台进入移动DSP

第二步:点击快速搭建帐户

第三步:选择推广我的移动网站&推广我的移动应用

第四步:推广对象

第五步:选择推广地域

第六步:添加关键词

第七步:选择人群兴趣

第八步:调整帐户结构

第九步:上传创意

第十步:开始投放

第十一步:新建推广计划

第十二步:创建单元名称

第十三步:投放设备确定

第十四步:投放区域确定

第十五步:投放媒体确定

第十六步:投放受众选择

第十七步:创意创建,选择提交

第十八步:选择正常推广就可以

更多课程推荐:

第30课| 一篇文章让你看懂数据分析的目的、方法、工具

第29课| SEM(百度竞价)中的数据分析流程

【老司机必看】赵阳竞价培训21期报名QQ:326880138竞价交流QQ群号:541845143

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百度上线PaddlePaddle公开课 无缝覆盖全球开发者

近日,百度上线 PaddlePaddle 公开课,以提供丰富的深度学习课程资源,在线帮助开发者从零开始掌握 PaddlePaddle 深度学习框架。这也是业内第一套由深度学习教育联盟合作伙伴制作完成,包含理论和实战的PaddlePaddle 深度学习中文视频课程。

深度学习教育联盟由百度牵头成立,旨在全方位支持深度学习人才培养。深度学习教育联盟将为开发者提供包括内容、渠道、平台、科研、赛事、资金等多方面支持,帮助感兴趣的开发者快速转型为合格的深度学习工程师。

有意向成为深度学习教育联盟的合作伙伴可以在线申请加入百度 AI 开放平台生态伙伴计划。

据了解,首期深度学习视频课程是由深度学习教育联盟合作伙伴University AI 制作完成,并率先推出包含原理、算法和实战等干货内容。University AI 以百度 PaddlePaddle 深度学习框架为基础,针对普通工程师向算法工程师转型,全方位打造从入门到进阶的人工智能课程。

University AI 作为中国最早的深度学习以及深度强化学习课程和知识的“传道者”,在 PaddlePaddle 公开课中创造了具备完整人工智能视野的“全方位人工智能课程”。

同时,课程包含了大量从未在人工智能教育产品中露面的技术领域,包括生成式对抗网络、深度强化学习、深度多 agent 系统和逻辑学等,这也是国内人工智能领域首次出现如此深度的教育产品。

目前,该视频课程已在 PaddlePaddle 训练营上线推出。除此之外,深度学习教育联盟其他合作伙伴也在陆续制作深度学习入门与实践、PaddlePaddle 实战、PaddlePaddle 应用场景、AI 趣味课堂等五大部分上百小时的视频课程,且所有内容均免费向开发者开放,充分满足开发者全方位的学习需求。

作为百度自主研发的深度学习平台,PaddlePaddle 的易学易用和灵活高效极大地降低了开发者的研发门槛。如今,PaddlePaddle 已开放近20种工业级模型,包括点击率预估、语音识别、文本分类、图像分类等,不仅满足了大批第三方开发者的个性化需求,也加速了第三方 AI 产品的落地。

PaddlePaddle 还被业界誉为最符合中国开发者需要的深度学习开源平台,目前已成为全球开发热度(用 Githubpull request 数量衡量)增速最高的深度学习开源平台。

为了帮助开发者打造一条深度学习快速进阶之路,百度还在线下全新开设了“深度学习公开课”,从 PaddlePaddle 开发基础与功能、深度学习工程师的职业规划以及 PaddlePaddle 应用解析等方面,为开发者全面介绍深度学习技术与 PaddlePaddle 的最新进展。

百度希望 PaddlePaddle 能帮助更多不同领域的合作伙伴,加速AI产品的落地,也希望以此扩大PaddlePaddle 的“朋友圈”,将它打造成推动中国各行业实现 AI 转型的重要力量。

感兴趣的开发者可点击“阅读原文”登陆 PaddlePaddle 训练营,学习更多与深度学习相关的干货内容!

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附:课程目录

一、迈入现代人工智能的大门

Modern AI 你知多少

Modern AI 骨架脉络

深度学习简介

关键突破——多层感知机网络模型

深度学习的基础算法——反向传播算法简介

PaddlePaddle 框架简介和几个案例

二、让机器能“看”的现代技术

计算机视觉小普及

计算机视觉深入认知

源自视觉神经原理的卷积网络简介

卷积网络深入理解

AlexNet 深度学习关键突破

VGG 网络更深的架构尝试

ResNet 深度学习模型的深度究竟能有多深

PaddlePaddle 加持下的卷积网络实现

三、循环网络原理、模型及应用 (语音识别,自然语言处理)

课程导引

序列场景分析

初识循环神经网络

突破障碍的 LSTM

新式的简化变体 GRU 网络

神经图灵机整体结构

神经图灵机——寻址

神经图灵机——控制器

PaddlePaddle 实现 LSTM 和 GRU

四、CNN 和 RNN 应用

文本数据究竟能够干什么——典型场景分析

文本分类的神器——卷积神经网络

情感分析的强大武器——循环神经网络

机器也可写写诗——中文诗歌生成网络初探

PaddlePaddle 实现

五、神经自然语言处理

自然语言理解概述

神经语言模型

语义模型——深度结构化语义模型

序列标注——命名实体识别

PaddlePaddle 实现

六、搜索排序应用

排序学习简介

排序学习不同类别和 Pointwise 方法

Pairwise 方法和 Listwise 方法

Pairwise 方法的神经网络模型 RankNet

Listwise 方法的神经网络模型 LambdaRank

PaddlePaddle 实现 RankNet 和LambdaRank

七、强化学习

强化学习导引

基于值的强化学习方法

基于策略的强化学习方法

基于模型的强化学习方法

强化学习实验环境

八、可解释的模型及应用

可解释的模型简介

概率图模型

贝叶斯推断

贝叶斯深度学习

常用的实践环境

九、生成式模型的基本概念、方法和应用

生成式模型方法

变分自编码器

生成式对抗网络

PaddlePaddle 实现 VAE 和 GAN

十、深度强化学习算法及应用

深度强化学习简介

DQN 技术

DDPG 技术

AlphaGo 相关技术

实践环境

十一、多智能体系统及学习技术

多智能体系统简介

多智能体博弈和协同

多智能体系统机器学习

多智能体深度强化学习

多智能体实验环境简介

十二、基于逻辑的深度学习技术

符号学派简介

归纳逻辑编程 ILP

结合深度学习的逻辑方法

常用的逻辑编程工具

课程的总结和对未来的展望

搜索出现BUG百度回应称不存在漏洞 搜索结果仅供参考

【TechWeb报道】8月24日消息,前段时间,有媒体报道称百度搜索新闻结果非常不稳定,疑似存在漏洞。对此,百度搜索方面回应称,百度新闻搜索不存在漏洞或手动篡改的情况,并已经调整了搜索结果显示方式。

百度目前是日常大众用户搜索新闻的最主要的途径,同时也是某些媒体考核员工新闻转载量的重要指标。不过,相关媒体发现,百度的搜索结果不稳定,每次搜索新闻的数量都会出现不一致的情况。有用户宣称,“早上搜索新闻条数是38条,到了中午就成了0条。这已经不是第一次了,自从8月份以来,这样篡改新闻数量的情况几乎每天都有。”

对此,有相关人士分析,百度搜索出现结果不稳定的情况,如果是少量的新闻数量缩减,有可能是网站手动删除了。不过,若是出现较大幅度的波动,很有可能是出现了漏洞。

在媒体报道之后,百度搜索方面发布微博进行了回应,表示“经过技术排查,百度新闻搜索不存在文中所提及的漏洞或手动修篡改的情况”。而对于为何新闻搜索的数量会出现上下波动,百度方面解释称“新闻网站的上线、下线以及内容的调整,都会影响最终的收录数字,因此新闻搜索显示的收录条数数据存在变化的可能。”

另外,有用户发现,百度目前还调整了搜索结果的显示方式,在搜索新闻数量的结果前加了一个“约”字。比如,原先搜索结果显示为“200条相同新闻”,现在调整为“约200条相同新闻”。

以下为百度搜索方面的回应说明:

针对媒体报道的百度新闻搜索结果数量显示不稳定的情况,我们第一时间进行了排查。相关说明如下:

经过技术排查定位,百度新闻搜索不存在文中所提及的漏洞或手动篡改的情况。

新闻收录的时效性较强,新闻网站的新闻上线、下线以及内容的调整,都会影响最终的收录数字,因此新闻搜索显示的收录条数数据存在变化的可能,该数字仅供参考。

百度新闻搜索一直都在通过技术的力量优化用户体验,我们先后推出了蓝天算法、飓风算法等算法打击低质新闻网站;今年3月,我们还正式取消了新闻源机制,目的就是为了让更多优质的站点和内容可以被百度新闻所收录、呈现。

百度新闻搜索希望能够与广大新闻站点一起,为用户提供优质的新闻搜索、阅读体验.如果您发现您的新闻网站在百度新闻中的收录、显示数据存在异常的话,可以通过百度站长平(https://zhanzhang.baidu.com )的反馈中心向我们反馈问题,我们将会跟进处理。

百度文库推广强化产品竞争力

  随着搜索引擎在市场营销中的作用被无限放大,企业对百度文库的推广也就会产生较强的依赖性,毕竟这对自身产品的竞争力提升是至关重要的,因此掌握推广技巧也就成为了必然趋势。

  想要网络推广霸屏,找小猪快推。想发布新闻软文,找小猪快推。想创建企业百科,找小猪快推。小猪快推网络推广,就是又快又好!

  一、最大限度提升排名

  1、熟悉百度文库所制定的排名规则,并且结合产品性能和特色,提高文章创作的整体水平,这对优化推广效果是有很大帮助的。

  2、简化叙述流程,简明扼要的进行产品性能的表述,这对提升受众群体的关注度是有很大帮助的。

  3、小猪快推是一家专门从事网络推广和企业营销的公司,主要业务有:百度推广霸屏、新闻软文发布、创建百科等只有你想不到,没有我们做不到。发展至今,已经为多家企业解决推广问题,并促成了良好的稳定合作。司自身的实力也在不断增强,旨在让客户花最少的钱,用最少的时间,享受到网络推广的益处,并从中获利。

  二、掌握客户关心内容

  1、客户群体在搜索相关内容的时候,会通过各种关键词进行文章的搜索,对这些核心内容的充分掌握,是提高推广效率的有效措施。

  2、梳理文字阐述的思路,并且最大限度的诠释产品优势,这对吸引受众群体的注意力是非常关键的。

  3、对价格、性能等敏感内容的叙述要准确无误,才能起到解疑答惑的作用。

前百度首席科学家吴恩达 – 机器学习训练秘籍第七章

7 开发集和测试集应有多大?

开发集的规模应该大到足以区分出你所尝试的不同算法间的性能差异。例如,如果分类器 A 的准确率为 90.0% ,而分类器 B 的准确率为 90.1% ,那么仅有 100 个样本的开发集将无法检测出这 0.1% 的差异。相比我所遇到的机器学习问题,一个样本容量为 100 的开发集的规模是非常小的。通常来说,开发集的规模应该在 1,000 到 10,000 个样本数据之间,而当开发集样本容量为 10,000 时,你将很有可能检测到 0.1% 的性能提升。

从理论上说,还可以检测算法的变化是否会在开发集上造成统计学意义上的显著差异。 然而在实践中,大多数团队并不会为此而烦恼(除非他们正在发表学术研究论文),而且我在检测过程中并没有发现多少有效的统计显著性检验。

像广告服务、网络搜索和产品推荐等较为成熟且关键的应用领域,我曾见过一些团队非常积极地去改进算法性能,哪怕仅有 0.01% 的提升,因为这将直接影响到公司的利润。在这种情况下,开发集规模可能远超过 10,000 个样本,从而有利于检测到那些不易察觉的效果提升。

那么测试集的大小又该如何确定呢?它的规模应该大到使你能够对整体系统的性能进行一个高度可信的评估。一种常见的启发式策略是将 30% 的数据用作测试集,这适用于数据量规模一般的情况(比如 100 至 10,000 个样本)。但是在大数据时代,我们所面临的机器学习问题的样本数量有时会超过 10 个亿,即使开发集和测试集中样本的绝对数量一直在增长,可总体上分配给开发集和测试集的数据比例正在不断降低。可以看出,我们并不需要远超过评估算法性能所需的开发集和测试集规模,即开发集和测试集的规模并不是越大越好。

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