你将获得

  • 深度学习推荐系统的经典技术架构
  • Spark、TensorFlow、Flink 等主流工具的实践经验
  • Embedding 和多种深度推荐模型的原理和实现
  • 亲手搭建一个完整的深度学习推荐系统

课程介绍

近年来，深度学习已成为了驱动推荐、广告、搜索业务的最强引擎。天猫每次双十一 2000 亿以上的惊人成交量，抖音 4 年时间用户日活破 6 亿，这背后都有深度学习的强劲助力。

与此同时，深度学习方向的推荐算法工程师，也因为高薪、名企这些标签，成为工程师们求职的热点。

与之伴随的是人才的高竞争和知识的快迭代，在深度学习时代，想要成为一名优秀的推荐工程师，我们不应该只满足于继续使用协同过滤、矩阵分解这类传统方法，而应该加深对深度学习模型的理解，加强对大数据平台的熟悉程度，培养与业务相结合的技术直觉，提高我们整体的技术格局，这些才是我们能否取得成功的关键。

针对上面的目标，王喆老师根据自己多年的推荐系统从业经验，梳理出了深度学习推荐系统的知识架构，并期望在这门课中和你一起从 0 搭建一个“工业级”的深度学习推荐系统，实现理论、实战两手抓！

课程模块设计

整个课程的结构遵循经典推荐系统的框架，共分为 6 个模块，分别是“基础架构篇”“特征工程篇”“线上服务篇”“推荐模型篇”“效果评估篇”“前沿拓展篇”。

基础架构篇：从宏观上，帮你建立起深度学习推荐系统的完整知识架构，做到“心中有高楼，并且手把手教你在自己的电脑上安装我们要实现的推荐系统 Sparrow RecSys ，建立初步的全局印象。

特征工程篇：重点讨论推荐系统会用到的特征，以及主要的特征处理方式，并在 Spark 上进行实践。此外，你还会学习到深度学习中非常流行的 Embedding、Graph Embedding 技术，并利用它们实现 Sparrow Recsys 中的相似电影推荐功能，在实践中快速成长。

线上服务篇：这一篇，你会实打实地搭建一个推荐服务器，它包括了服务器、存储、缓存、模型服务等模块和相关知识。通过这部分的学习，你会初步掌握 Jetty Server、Spark、Redis 等业界主流工具的使用，以及一个推荐工程师在工程领域的核心技能。

推荐模型篇：推荐模型是深度学习对传统推荐系统改进最大的地方，可以说是“推荐系统上的明珠”，也是整个专栏的重中之重。从中，你不仅可以学到 Embedding+MLP 、Wide&Deep、PNN 等深度学习模型的架构和 TensorFlow 实现，还能接触到注意力机制、序列模型、增强学习这些相关领域的前沿知识，拓宽技术视野。

效果评估篇：重点讲解效果评估的主要方法和指标，帮助你建立起包括线下评估、线上 AB 测试、评估反馈闭环的整套评估体系，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：围绕 YouTube、阿里巴巴、微软、Pinterest 等一线公司的深度学习推荐系统方案进行讲解，帮助你追踪业界发展的最新趋势，能融汇贯通地串联起整个知识体系。

声明：1、本站信息来自网络，版权争议与本站无关 2、本站所有主题由该帖子作者发表，该帖子作者与本站享有帖子相关版权 3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意 4、本帖部分内容转载自其它媒体，但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责 5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。 6、您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。 7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。 8、如有侵权请立即告知本站（邮箱hoh0@foxmail.com），本站将及时予与删除 9、本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章和视频仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。本站信息来自网络，版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序，请支持正版软件，购买注册，得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。