排序学习的可扩展 TensorFlow 库 TF-Ranking

码农软件 · 软件分类 · 机器学习/深度学习 · 2019-08-05 07:42:15

软件介绍

谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking,它是一个专门针对排序学习(learning-to-rank)应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用,并能创建高质量的排序模型,对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人,都可以将 TF-Ranking 作为强稳的、可扩展的解决方案。

TF-Ranking 提供了一个统一的框架,该框架包括一套最先进的排序学习算法,并且支持 Pairwise 和 Listwise 损失函数、多项目评分、排序度量优化和无偏见排序等等。

TF-Ranking 快速且易用,并能创建高质量的排序模型。该统一框架让机器学习研究人员、实践者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排序模型。此外,谷歌 AI 团队坚信一个有用的开源库,它的关键不仅在于提供合理的默认值(sensible default),而且还在于能够授权用户开发自定义模型。为此,他们提供了灵活的 API,让用户可以在 API 中定义和插入自定义的损失函数、评分函数和指标。

本文地址:https://codercto.com/soft/d/11675.html

编程之道

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杰弗雷﹒詹姆斯 / 清华大学出版社 / 1999-05 / 18.00元

本书出自美国一位善于进行哲学思考、有十多年工作经验的程序设计师——杰弗雷·詹姆斯之手,他以一种敏锐的眼光审视着发生在程序设计室里的各种各样的小故事,并利用古老的道家思想对其进行分析。简单的故事蕴含深奥的道理,是本书的最大特色。本书语言优美,比喻生动,可读性极强。一起来看看 《编程之道》 这本书的介绍吧!

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