超大規模深度學習在美團的應用 | QCon

千億級的深度學習模型在搜索、推薦、廣告等領域被廣泛證明有顯著地效果，數據的高維稀疏性是該領域獨特的特徵，如何在工程和算法上應用高維稀疏的數據是一個極具挑戰的任務。本次分享主要從工程和算法兩方面介紹美團點評的千億級深度學習系統的實踐，工程上提供離線、近線、在線的全流程方案，大幅降低應用門檻；在算法上，提供從召回到排序的全系統模型優化方案。

主題摘要

1. 千億級深度學習系統的背景介紹；

2. 全流程深度學習的工程實現方案；

3. 深度學習在召回和排序的落地方案。

聽衆受益

1. 能較全面地從工程和算法兩方面瞭解深度學習在美團點評的應用；

2. 瞭解千億級深度學習在工程方面的挑戰和解決方案；

3. 分享在美團點評業務的召回、排序階段落地深度學習的方案。