第二届携程云海机器学习沙龙视频回放

时间:2017年12月09日 13:30-17:30 主办方:
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大会议程
嘉宾介绍
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孙玉霞

携程基础业务部算法工程师

孙玉霞,携程技术中心基础业务部算法工程师,南京师范大学硕士,主要研究方向为自然语言处理,参与小诗机,智能客服,产品强化等相关项目。

周振伟

携程数据智能部数据科学工程师

周振伟,携程数据智能部数据科学工程师,同济大学硕士,主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。

陈宁

饿了么人工智能与策略部高级算法专家

陈宁,饿了么人工智能与策略部高级算法专家,负责供需平衡系统的算法与研发工作。获新加坡南洋理工大学计算机博士学位,研究方向包括:数据挖掘,机器学习,自然语言处理,软件工程等。截止目前,共发表7篇顶级国际会议 (期刊)论文,曾参加过4次国际会议,并做报告。

潘鹏举

平安银行大数据平台AI算法和分析团队负责人

潘鹏举, 平安银行大数据平台AI算法和分析团队负责人。2012年加入携程,开始撸代码、写文档、出规范、带团队,曾参与设计算法工程化架构,带领算法团队助力酒店服务提升。2017年加入平安,组建AI和算法团队,推动AI在银行业务的应用。

李健

携程度假大数据开发总监

李健,携程度假大数据开发总监。毕业于上海交通大学,有多年丰富的IT从业经验,目前专注于机器学习和深度学习的应用。2013年底加入携程,在攻略社区及度假负责自然语言处理、图像、推荐等领域的开发管理工作。

作为中国领先的综合性旅行服务公司,携程每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务,拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。

云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台。作为携程主办的顶级算法竞赛,云海通过开放数据,让所有对机器学习感兴趣的人,有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。

云海机器学习沙龙希望能聚集来自各地的数据科学爱好者们,一起切磋技艺、合作交流、并成为好友,沙龙讨论的议题包括但不限于旅游行业。

本次第二届沙龙将分享机器学习在携程诗歌机器人、度假AI客服平台、酒店呼叫中心外呼效率改进,以及饿了么供需平衡和平安银行金融领域的实践应用。

 

 

活动信息


 

【时间】2017年12月9日(周六)

【地点】上海长宁区金钟路968号凌空SOHO12号楼

 

 

【议程】

 

13:00-13:30 签到

13:30-14:10 诗与远方——携程诗歌机器人:小诗机

14:10-14:50 机器学习在携程酒店呼叫中心自动化中的应用

14:50-15:30 机器学习算法在饿了么供需平衡系统中的应用

15:30-15:50 短休

15:50-16:30 金融领域的算法在平安银行实践

16:30-17:10 携程度假智能云客服平台

 

 

议题介绍

 


 

《诗与远方——携程诗歌机器人:小诗机》

携程 孙玉霞 

孙玉霞,携程技术中心基础业务部算法工程师,南京师范大学硕士,主要研究方向为自然语言处理,参与小诗机,智能客服,产品强化等相关项目。

议题简介

2017年初,携程推出了诗情画意的小诗机,是在创造力和理解力上的挑战,让机器能够“欣赏”和“理解”图片,并基于图片的意境吟诗一首,真正让人们在旅游的同时拥有诗和远方。小诗机如何利用深度学习方法自动识别用户照片,如何进行景点关系和特征的提取,如何构建旅游景点的知识库,如何基于30多万首古今诗篇进行语义层级的主题诗歌自动生成?本次演讲将分享其中的实践和技术细节。

听众收益

1、了解小诗机的整体技术架构

2 、了解如何进行图片诗歌结合的解决思路以及相关的技术细节

 

 

《机器学习在酒店呼叫中心自动化中的应用》

携程 周振伟

周振伟,携程数据智能部数据科学工程师,同济大学硕士,主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。

议题简介

携程拥有一个庞大的呼叫中心,承担繁忙的酒店外呼工作。当酒店迟迟没有确认订单时,员工一般会发起外呼催促酒店确认。实际上,很多打出去的电话是没有必要的,并不能马上得到酒店的答复,这在无形之中浪费了很多人力成本。于是提前预测出无效的外呼,提升外呼工作的效率和自动化,便是需要数据和模型解决的问题。本次演讲将分享其中的实践和技术细节。

听众收益

1、了解携程呼叫中心的部分业务流程,以及在提升自动化方面所做的工作

2、了解机器学习方法在提升携程外呼自动化工作中的应用 

 

 

《机器学习算法在供需平衡系统中的应用》

饿了么 陈宁

陈宁,饿了么人工智能与策略部高级算法专家,负责供需平衡系统的算法与研发工作。获新加坡南洋理工大学计算机博士学位,研究方向包括:数据挖掘,机器学习,自然语言处理,软件工程等。截止目前,共发表7篇顶级国际会议 (期刊)论文,曾参加过4次国际会议,并做报告。

议题简介

供需平衡是即时配送系统的重要组成部分之一,  它主要包含两个子系统:1)压力平衡系统; 2)中长期订单预测和运力规划。压力平衡系统的目标是:当配送供给和用户需求出现日内的异常不匹配时,为了保证用户体验不受到过大损伤,及时有效地使用调控手段来平衡需求与供给。本次分享将着重介绍机器学习算法在构建饿了么压力平衡系统中的关键作用以及成果。

听众收益

1、了解饿了么即时配送体系中供需平衡系统的构建

2、了解如何利用常见机器学习算法有效解决O2O场景下的实际问题

 

 

《金融领域算法在平安银行实践》

平安 潘鹏举

潘鹏举, 平安银行大数据平台AI算法和分析团队负责人。2012年加入携程,开始撸代码、写文档、出规范、带团队,曾参与设计算法工程化架构,带领算法团队助力酒店服务提升。2017年加入平安,组建AI和算法团队,推动AI在银行业务的应用。

议题简介

基于数据提升业务产出,是目前很多公司很关心的命题。面对庞大的数据,如何快速迭代建模,发现规律,同时快速部署应用,形成数据闭环。如何利用图谱来帮助风控,降低风险。在金融领域,有哪些算法切入点来帮助业务提升,金融领域和其他行业的差异点在哪里。此次分享会对这些问题进行探讨,并分享在应用实践中碰到的一些问题和踩过的坑。

听众收益

1、了解金融领域的算法实践

2、了解知识图谱在风控方面的探索

3、如何用产品化思维提升数据价值

 

《携程度假智能云客服平台》 

携程 李健

李健,携程度假大数据开发总监。毕业于上海交通大学,有多年丰富的IT从业经验,目前专注于机器学习和深度学习的应用。2013年底加入携程,在攻略社区及度假负责自然语言处理、图像、推荐等领域的开发管理工作。

议题简介

在人工智能时代, AI技术会以提供更精准更高效的方式在流程改进、沟通费力度下降、沟通效率提高、成本降低及收益提升等众多方面全面改变目前的商业模式、推动业务发展。携程度假的智能云客服平台在这方面做了有益的尝试,大大提升了携程度假客服的效率和用户体验。

听众收益

1、了解携程度假智能云客服平台的特点

2、云客服平台的架构设计

3、如何利用AI自助平台提升开发效率

 

 

 

活动路线参考


 

地铁2号线淞虹路站,5号口出,步行约15分钟。

指引图222.jpg

 

内容回放


 

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