深度学习推荐系统实战(PDF+MP3+HTML完结)

2022-02-12 人工智能 570
IT学习视频
IT学习视频 2022-02-12 14:30:055
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〖课程介绍〗:
9 O+ ]7 O: Q$ c# @5 q& {( @1 s        带你从0到1搭建工业级推荐系统
) a4 Y% D* i$ z. N5 j$ n6 _〖课程目录〗:
' Y0 @0 N$ C1 D* W6 s开篇词 (1讲)
& n  c% I$ l2 i; k5 c开篇词 | 从0开始搭建一个深度学习推荐系统
# j1 Z8 _( v$ p$ b# T) Z) g免费
4 @4 p  Q0 S; p  J7 r- q基础架构篇 (5讲)
01 | 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样?
02 | Sparrow RecSys:我们要实现什么样的推荐系统?
03 | 深度学习基础:你打牢深度学习知识的地基了吗?
* u7 k8 c* q# L国庆策划 | 关于深度学习推荐系统,我有这些资料想推荐给你
4 O# N3 Z+ R- E+ s国庆策划 | 深度学习推荐系统基础,你掌握了多少?
: h+ ~7 t1 {- l3 N7 B# }( b. ~特征工程篇 (6讲)
04 | 特征工程:推荐系统有哪些可供利用的特征?
4 l" J6 V: Y" [. j; q  W05 | 特征处理:如何利用Spark解决特征处理问题?
* s& k5 P. B$ x8 i0 }, a9 @06 | Embedding:所有人都在谈的Embedding技术到底是什么?
07 | Embedding进阶:如何利用图结构数据生成Graph Embedding?
08 | Embedding实战:如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding?
答疑 | 基础架构篇+特征工程篇常见问题解答
7 _( {) o# V9 a" A9 |8 `. u7 _线上服务篇 (7讲)
09 | 线上服务:如何在线上提供高并发的推荐服务?
0 G( M" @4 z- U10 | 存储模块:如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题?
11|召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?
8 K! t* m4 U- G2 w# C12 | 局部敏感哈希:如何在常数时间内搜索Embedding最近邻?
( Q; n/ S/ G9 W* B6 E8 V* ^$ X13 | 模型服务:怎样把你的离线模型部署到线上?
14 | 融会贯通:SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的?
答疑 | 线上服务篇留言问题详解
1 A4 s/ Q% G1 Y3 ~推荐模型篇 (12讲)
: d. `/ A/ W' X15 | 协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?
  @) p/ r* k* J! @) V  a. {+ b' y16 | 深度学习革命:深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的?
9 P- b+ T3 [5 A' S' F模型实战准备(一) | TensorFlow入门和环境配置
6 g4 w5 y% _6 m! i模型实战准备(二) | 模型特征、训练样本的处理
, M' ?, h# B, s9 v1 D2 u& Z3 o17 | Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?
; H' _% B* N( K( O) e18|Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?
9 h' |4 E$ P8 J- P4 U$ V5 p8 L19|NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?
/ V) L8 a: d+ d) j- `# j2 D7 G/ }1 O20 | DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?
21|注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?
9 i& e* l6 ]) z22|强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习
* u. Q" x) w, U" b! H) [# U7 V特别加餐 | “银弹”不可靠,最优的模型结构该怎么找?
% B5 A  w3 W5 q- w3 j23| 实战:如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能?
模型评估篇 (5讲)
" ^4 w: Z: m" {- o. m24 | 离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?
# M3 b9 G  Q" e3 {0 E9 G25 | 评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?
" w  O- S( m5 ?: b2 }% D特别加餐|TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?
26 | 在线测试:如何在推荐服务器内部实现A/B测试?
27 | 评估体系:如何解决A/B测试资源紧张的窘境?
前沿拓展篇 (6讲)
$ }& @9 g5 q; {. V1 \+ o28 | 业界经典:YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样?
29 | 图神经网络:Pinterest是如何应用图神经网络的?
30 | 流处理平台:Flink是如何快速识别用户兴趣,实现实时推荐的?
# ~  S0 ^) H( q& F31|模型迭代:阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的?
- R8 n0 M( ?# B' `32 | 强化学习案例:美团是如何在推荐系统中落地强化学习的?
$ C8 U5 U- x& Y$ h! M3 q33|技术权衡:解决方案这么多,哪个最合适?
结束语 (1讲)
4 R$ _  L' e9 ?结束语|深度学习时代需要什么样的推荐工程师?
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