TA的每日心情 | 怒
2020-11-19 01:42 |
|---|
签到天数: 4 天 [LV.2]小吧熟人
|
登录后查看本帖详细内容!
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册
x
开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统
d3 C+ x: J+ J( M8 a' J! T01:深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？* H0 D% H7 ^( Z6 H
02:SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？
- W% u3 V* W2 Y1 T7 K03:深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？1 S& X' i$ e/ Q9 u( r: P- e7 A
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
$ t" ~4 }. o6 P$ N! R国庆策划:深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？+ |4 I" R6 t# A/ U7 G
04:特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？& W( g& n: S, j& T
05:特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？
$ L& e3 c4 z* C z8 |$ T. g06:Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？
0 P' S) ]" k, {% i4 b07:Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？( c3 b' D7 I9 n+ m0 |+ D
08:Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？6 K; a" e" ^7 x0 A
答疑:基础架构篇+特征工程篇常见问题解答
! X4 E" D. X5 l1 o09:线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？
" V' m* \2 _9 A& G& v10:存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？- i& O9 V1 K, D7 b0 v, i3 n
11:召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？
: M U7 m6 k5 @! _12:局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？
/ B' Q8 K- U2 a* Y/ d. M13:模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？
+ g! Y9 @0 o' C0 F* Q/ Y14:融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？
$ @4 e! B1 v# o: P答疑:线上服务篇留言问题详解. B( @& K- j* R5 K( J
15:协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？
+ z8 N: s4 P, v6 h4 o16: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？
/ o6 [/ T: t6 m4 O/ H17:Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？" _- s- @$ p2 |2 S! H4 B
18:Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？
0 E! `( L' ~% d7 e19:NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？
; u/ N/ ^+ Q+ `9 ]0 L8 F20: DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？7 P4 j1 t1 s, A- m
21:注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？
8 Q; X) G e! O* w3 n3 H$ V* y22:强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习7 X6 j3 p1 F1 D! b2 ]
23:实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？
" F: S( d4 P& O& r模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置
9 O6 x$ ~6 v/ P7 ~" T2 t4 {模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理9 D$ F/ r1 y! h: M
特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？# Q6 J, d' m) u2 P
24:离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？# @' |4 M8 @" U' l% ?( P- @+ @8 ~ Z
25:评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？
; J- K1 A) G8 C3 K2 p/ t26:在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？* T0 ~. b/ K9 _9 z4 E" {! F
27:评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？' @1 y. Y* d; D, r2 E
特别加餐:TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？
O @ q2 p' s2 F, L' S28:业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？
. [) N4 M6 H. d/ V29:图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？6 V5 j5 k% D7 f) t, t0 X% Z
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？( X- ?' a G. C2 @
31:模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？$ O9 ? @6 b& y4 h( x: H
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？
! ~1 |8 f3 k1 C8 t5 j& A/ n1 ]33:技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？
# N: {8 K: b$ @3 C34:结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？
, _8 u( t. a( h& ]5 P2 O35:期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！* B" g5 R1 ^; @9 f
* _1 J; t# Z E3 y
' m; |$ j: W( ~- P
下载地址:自学IT吧 |
|
发表于 2021-12-11 01:23:00
发表于 2021-12-12 05:51:58
