利用机器学习解析地址

解析地址是一个像现代软件开发一样旧的问题,所以不言而喻,已经有许多解决方案已经可用。许多解决方案都定制了解析自由表格地址,假设内容是正确的,并且不包含不必要的信息;当未满足任何一种假设时,可用的解决方案很快就会显示出问题。在Realtor.com上,我们使用地址解析来匹配我们的MLS提供商到特定财产的销售或出租信息,以确保我们为用户提供最佳体验。
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在AWS GPU实例上建立Tensorflow

在AWS GPU实例上部署Tensorflow基于Tensorflow的工程方法

我们的数据工程团队使用房地产图像培训了模型,以便推断这些图像的内容–浴室,卧室,游泳池等。该型号是使用Decckerized版的Tensorflow服务,并用Python Rest Service包装。这是在AWS中托管使用​​ECS。这是在性能和​​准确性方面的一个巨大的飞跃,而不是我们以前的尝试利用了COTS机器学习API。

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