在线做静态头像的网站,现在互联网有什么平台可以做,国际贸易官方网站,新网网站建设资料推荐系统从来没像现在这样#xff0c;影响着我们的生活。当你上网购物时#xff0c;天猫、京东会为你推荐商品#xff1b;想了解资讯#xff0c;头条、知乎会为你准备感兴趣的新闻和知识#xff1b;想消遣放松#xff0c;抖音、快手会为你奉上让你欲罢不能的短视频。而驱… 推荐系统从来没像现在这样影响着我们的生活。当你上网购物时天猫、京东会为你推荐商品想了解资讯头条、知乎会为你准备感兴趣的新闻和知识想消遣放松抖音、快手会为你奉上让你欲罢不能的短视频。而驱动这些巨头进行推荐服务的就是基于深度学习的推荐模型。2019 年阿里的千人千面系统促成了天猫”双 11“ 2684 亿的成交额。假设通过改进天猫的商品推荐功能使平台整体的转化率提升 1%就能在 2684 亿元成交额的基础上再增加 26.84 亿元。这就是推荐工程师支撑起百万年薪的主要原因。 但是要在一个成熟的推荐系统上找到提升的突破点或短板并不容易。不能仅仅满足于协同过滤、矩阵分解这类传统方法而要建立起完整的深度学习推荐系统知识体系加深对深度学习模型的理解和大数据平台的熟悉程度才能实现整体效果上的优化。 今年上半年因为疫情抽空看了本书叫《深度学习推荐系统》对我启发很大豆瓣评分也挺高的9.3。作者是王喆他是 Roku 资深机器学习工程师推荐系统架构负责人从业这些年他一直深耕于推荐系统、计算广告领域经验非常丰富。 最近得知他和极客时间合作开设了新的专栏《深度学习推荐系统实战》我第一时间就订阅了跟了学了几节很想把这个专栏推荐给你。 在专栏中他讲解了深度学习推荐系统的经典架构设计带你掌握 Embedding 技术的主要实现方法构建完整的推荐系统评估体系路径搭建出一个工业级的深度学习推荐系统。 ????扫码免费试读早鸟口令「tuijian66」立省 ¥30原价 ¥99仅限「前 50 人」有效 他是如何讲解这门课程的 在课程设置上他遵循了经典推荐系统的框架将课程分为 6 个部分每节课重点解决一个技术难点通过 30 深度学习推荐系统问题带你串联起深度学习推荐系统的知识体系并收获了一套他实践过的深度学习推荐系统开源代码实现一个工业级的深度学习推荐系统。 这是专栏里的学习图谱方便你了解这门课程的课程设计以及所用到的技术。 基础架构篇从推荐系统要解决的主要问题入手讲解我们要从 0 开始实现的推荐系统 Sparrow RecSys 的主要功能和技术架构也会用到 Spark、Flink、TensorFlow 等业界最流行的机器学习和大数据框架。 特征工程篇他会和你讨论推荐系统会用到的特征以及主要的特征处理方式并且把它们都实践在 Spark 上。除此之外还会讲解深度学习中非常流行的 Embedding、Graph Embedding 技术并带你实现 Sparrow Recsys 中的相似电影推荐功能。 线上服务篇在这一部分他会带你实打实地搭建一个推荐服务器包括服务器、存储、缓存、模型服务等模块和相关知识涉及 Jetty Server Spark、Redis 的使用带你初步掌握推荐工程师在工程领域的核心技能。 推荐模型篇这一部分是整门课程的重点带你学习深度学习推荐模型的原理和实现方法主要包括 EmbeddingMLP WideDeepPNN 等深度学习模型的架构和 TensorFlow 实现以及注意力机制、序列模型、增强学习等相关领域的前沿进展。 效果评估篇重点学习效果评估的主要方法和指标建立起包括线下评估、线上 AB 测试、评估反馈闭环等整套的评估体系真正能够用业界的方法而不是实验室的指标来评价一个推荐系统。 前沿拓展篇将业界巨头们的深度学习推荐系统方案进行融汇贯通重点讲解 YouTube、阿里巴巴、微软、Pinterest 等一线公司的深度学习应用帮你追踪业界发展的最新趋势并找到自己技术道路的方向。 订阅福利早鸟 口令「tuijian66」到手仅 ¥69立省 ¥30仅限「前 50 人」有效。 订阅后生成海报发给好友每成功邀请 1 位得 ¥24 返现。 ????扫码免费试读 ????点击「阅读原文」输入优惠口令「tuijian66」以最低价 ¥69 入手仅限前 50 人。
