做网站通常又什么开发完成,四川住房建设厅网站,电子商务的就业方向,随机关键词生成器2017年数据挖掘领域最有影响力的赛事KDD Cup近日揭晓#xff0c;Convolution队从全球70个国家的3582支队伍里脱颖而出#xff0c;包揽两项任务的冠军。这支双料冠军队成员名单里#xff0c;有一个我们熟悉的名字——美团点评高级技术专家燕鹏。 说燕鹏可能大家并不一定知道Convolution队从全球70个国家的3582支队伍里脱颖而出包揽两项任务的冠军。这支双料冠军队成员名单里有一个我们熟悉的名字——美团点评高级技术专家燕鹏。 说燕鹏可能大家并不一定知道但提起燕鹏的网名Eureka玩算法竞赛的同学一定不会陌生。是的燕鹏同学就是在世界最大的算法竞赛平台Kaggle总排名第5的Eureka目前在所有中国同学里排名最高历史总成绩是16金13银3铜。 现在就让我们一起来认识一下这位身边的大神吧。 对话燕鹏 QHi燕鹏请先简单介绍一下自己。 燕鹏2002年清华硕士毕业主要做模式识别。2002-2005在创业公司做计算机视觉相关工作2005-2008年自己创业2008-2016年在网易做广告相关的事情。2016年4月来到美团主要负责酒旅排序的工作现在到了金融服务平台做机器学习相关的工作。 这几份工作都和数据挖掘专业相关都是用机器学习来解决不同的问题前期主要偏向图像后期偏向数据相关。 Q那说说你的KDD Cup经历吧。 燕鹏这个大赛在圈子里还是很有名的20年悠久历史了。算上这次我已经参加三次了。 第一次是2015年当时我是队长和7个不同国家小编查了一下有美国日本韩国奥地利新加坡……的人加上另外一个清华的同学我们9个人组了队伍。队名就叫InterContinental Ensemble洲际天团哈哈。 大家在各个国家用Skype然后不同的时差最后在一个时间点上等待着最终成绩的发布最后我们第一名这个让我印象很深刻。 等待成绩的时候一开始很忐忑因为并不知道自己第几名。我们前几名的差距非常非常小谁都可能是第一名所以当时知道自己是第一名的时候我们几个都炸掉了 Q所以你已经拿过一次冠军了啊。 燕鹏是啊。其实这次你们要是不说也就过去了。这次我不是队长只是队里的老大哥。 Q那第二次呢好像没成绩 燕鹏2016年第二次也做完了但由于算错了时差答案提交得较晚错过了获奖机会。 Q说说这次冠军之路吧。 燕鹏说实话第一次赢了之后还是很高兴的。这次就没有那么强感觉了。相当于找人打了一局王者荣耀赢了也没有值得炫耀的事情输了也就输了。 另外第一次的前几名都是外国人这一次比赛多是中国人基本也没什么好说的。 Q还是说说细节和感受吧。小编心理活动不然我怎么写稿子啊 燕鹏今年组队的同学里有两个微软的胡可和黄攀一个是北航的研究生陈欢其中微软的小伙子是队长。我们线下认识就商量说一起玩一下吧。我们几个人都有Kaggle比赛的冠军经验所以实力还是很强的。 我是抱着玩儿的心态去的他们比我更想赢毕竟还没有赢过嘛。很多玩数据挖掘的人都想赢一次KDD它是一个相对于知名度较高的比赛夸张的说这个比赛是这个圈子里的奥林匹克。 本次大赛的题目还是有一定挑战性的。具体可以看胡可的分享。 这次数据比较少意味着你的方法结果会不稳定这种不稳定会意味着最后要靠一些运气来争夺输赢。应该是实力运气的组合这两个的组合不太好量化其实很多比赛到了最后比1、2、3名的时候都会靠一点点运气。曾经我有一次比赛在十万分位的比别人高一点点赢了。 Q你们几个人是怎么合作的 燕鹏我们会先从自己的技术积累出发充分讨论技术点和可能的方案。然后自由探索分别给出自己的解决思路。这样做的好处是不会一上来就把思路限制住。最后再进行充分融合。 Q你觉得在KDD这种比赛取得好成绩需要哪些能力和素质 燕鹏首先数学得好。 第二是实践实践实践。经验很重要用数据挖掘、机器学习的方法来解决各种各样的问题的经验。多做多用机器学习解决各种各样的问题那么你再来一个新问题哪怕是以前都没有从来没有做过的问题可能都会做得出来。 在这个比赛之前我也参加过各种各样的比赛一方面是看时间一方面是看问题。我以前喜欢做我擅长的如广告后来就越来越杂比如这次的是交通的问题我也做过金融、教育、医疗的问题。这个就是兴趣你可能看到一个新的东西你就会要解决他觉得这个还挺高兴的。 除了数学好对数据得敏感这个不知道怎么更好的描述有些人先天看到数据就会很感兴趣就会找到规律我们经常会用数据来说明情况。 Q你是怎么加入美团点评的 燕鹏噢原来的公司搬家了搬远了。我家就在望京美团点评离家很近就来了。小编心理活动能不能别尽说大实话啊。 Q那来了美团点评以后感觉怎么样 燕鹏各方面都挺好的对公司很满意。Leader对我很信任能给我一些空间让我做一些探索性的事情。 Q对从事算法工作的同学有什么建议 燕鹏我一直的观点Paper方法都要有。 机器学习发展的速度非常快从事算法的同学应该更多的去Follow学术界和工业界的最新研究成果想办法把这些研究成果运用到自己的工作中去。 另外我觉得搞数据挖掘的同学可以多参加KDD这样的比赛这是一个不错的学习的方式。大家从论文能学到东西确实有很多新的方法但是这种比赛里面会有很多技巧性的东西这种技巧性的东西往往可能不是特别的深奥写不出paper来但也是非常有用的。 所以这两者不会重叠会有一些互补。 Q最后一个问题有什么优秀的学习资料可以推荐给大家 燕鹏我推荐《The Elements of Statistical Learning》比较难但我非常喜欢。初级一点的同学可以去学台大林轩田教授的机器学习课程。 低调实在但其实挺牛、挺靠谱。嗯这就是我们美团点评技术团队。
