赵斌强在推荐、搜索、广告算法领域工作十余年,对机器学习、推荐算法与机制方面有深入的研究。曾带领团队开辟了首图个性化、会场个性化、海神、有好货、直播、鲁班(Banner投放)等淘系重要的推荐场景,主导建设通用的推荐平台——TPP平台。目前带领淘系技术部-商业机器智能团队,涉及内容与社区、用户和商家智能运营、家居3D智能设计等算法方向。
赵斌强在推荐、搜索、广告算法领域工作十余年,对机器学习、推荐算法与机制方面有深入的研究。曾带领团队开辟了首图个性化、会场个性化、海神、有好货、直播、鲁班(Banner投放)等淘系重要的推荐场景,主导建设通用的推荐平台——TPP平台。目前带领淘系技术部-商业机器智能团队,涉及内容与社区、用户和商家智能运营、家居3D智能设计等算法方向。
3D算法在淘宝有广阔的应用前景。以家居行业为例,通过3D技术可以给消费者带来“所见即所得”的效果,从而大大降低消费者实地考察的时间成本和商品不合适需要退换的高昂成本;在设计师领域,通过3D和机器学习结合,给设计师带来强大的自动搭配和自动设计能力,从而大大降低设计师设计作品所消耗的时间,提升设计师的服务能力。本次演讲将主要从以下几个方面进行分享:
内容提纲
1. 家居场景自动设计
(1) 家具自动布局
(2) 小场景自动生成
2. 家居搭配
(1) 基于用户行为的搭配
(2) 基于商品风格的搭配
3. 前沿方向
(1) 高精度3D重建
(2) 材质建模
(3) 多层次布局
听众收益:
1. 了解3D算法和传统的机器学习结合的技术场景
2. 了解一些能达到产品级要求的算法
听懂我的演讲,需要具备这些知识储备:有计算机视觉、计算机图形学、推荐算法的基础