TA的每日心情 | 怒
2020-11-19 01:42 |
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开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统5 ^2 i/ m: x' B
01:深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？& n+ F) p8 r# M& P, N* c
02:SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？
' W' B6 A! g$ M% L. p" X03:深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？
: H y. A8 c9 F2 q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+ R- I" X! R& F7 @
国庆策划:深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？
9 ^# H2 H0 X1 G! _) \, H04:特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？! C* v" w: B9 F& W( e6 U
05:特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？. Y/ C! Q; R. l5 f, d
06:Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？) \4 Z. z( |2 y
07:Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？
/ W$ f: G. B) E1 j9 Y& Y08:Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？% D, `6 m' p# ~( C2 P) x9 H- ^8 F
答疑:基础架构篇+特征工程篇常见问题解答/ s+ L* S3 E, N3 J1 D& C$ `
09:线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？
2 Q2 E2 H/ Q- O N; }4 A7 Z+ ]10:存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？
) a9 ]7 v& W9 F/ L: V11:召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？
; V+ d" H ^4 t( |: S+ a! X! p12:局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？4 `2 c$ }* y, e( W3 w/ R9 X* R
13:模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？" c$ `2 ~: ]8 \" X- ?1 R2 Z
14:融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？/ M, f/ B' D8 q, q
答疑:线上服务篇留言问题详解
: {3 a) y6 Z- V9 R# g* P1 l+ B15:协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？
0 V' ]: R" S+ X4 T7 z16: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？, i4 }" r7 L. p9 S5 a9 E* t
17:Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？
. C0 D1 ]/ u+ e$ d8 N4 a4 Y6 d5 T18:Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？/ D8 {8 k/ R5 m V. r2 g8 P' O
19:NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？- x2 r) u# [ e' T+ i5 \
20: DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？
9 R& r& w& Y6 X+ ^# Q21:注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？
$ E2 O, B. t; P' Y2 m& `" F) C9 r- Q22:强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习4 O: I' R" O* `* {
23:实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？ `4 y9 ^1 {8 V0 R5 L1 O
模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置. c3 B+ t/ B/ n- R& P
模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理
]7 |, L$ [- D- L特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？) U0 q! n. e5 n9 P* a$ B4 p
24:离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？1 c& @+ @/ `' q$ O2 ]3 }
25:评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？9 S9 K# {% \4 c2 \! C7 d6 H
26:在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？, V1 d; i% M* @/ e% \# U+ _
27:评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ N8 U2 ~+ C' {( n" W; E) x' H
特别加餐:TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？7 z. T+ _& w5 i& p$ E
28:业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？
8 F5 a$ g! ^4 o* J29:图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？
5 [" a/ N% B- m30:流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？
9 A. n6 i) C) {+ U( g- R* N/ C2 E31:模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？
8 p' d8 F7 \: X: K l8 ? l32:强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？/ s- a& Q" k/ B5 r
33:技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ Q& F) x& Q' q* l% X
34:结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？
8 P2 W2 ^0 |: J( G: o5 b! T35:期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！
3 a* E3 m9 D( T2 ?9 I
# g! V% h: W5 |( ^4 {( T4 R/ W* c; C' G- C
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发表于 2021-12-11 01:23:00
发表于 2021-12-12 05:51:58
