基础 #

模型的作用
    调模型参数自动做特征工程 
交互
    用户数据 -> 向量化 -> 向量 -> 模型 -> 输出
算法分类
    离线: 复杂模型
    在线: 时间短

框架 #

tensorflow
    # 神经网络计算
convnet.js
    # js深度学习
scikit-learn
    # python机器学习

特征工程 #

向量化, 量化才能优化, bitmap存储(位数即维数)
one-hot: 太长，无序，歧义
业务导向存储
    分段标识，如年龄区间[0,1,0,0]
    需要经验及产品设计

模型 #

分类
    传统模型
        速度快
    深度模型
        业务复杂, 数据量大时用
模型
    线性回归
    逻辑回归
    朴素贝叶斯
    支撑向量机

用户画像 #

在Hive中存

场景 #

聊天机器人
    类型
        QA机器人
        闲聊机器人
        任务机器人: AIOps
        场景机器人
    实现类型
        基于检索
        基于生成模型
语音识别
知识图谱
生物特征识别
AIoT
AITest
视频行为分析