推荐系统的迭代演进路线
体系课

推荐系统的迭代演进路线

  • 机器学习

业务逻辑与算法技术的发展

¥59
本课程包括
  • 3小时34分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
课程合作品牌
七月在线
你将收获
  • 推荐系统的产生背景
  • 推荐系统面临的挑战
  • 什么是一个好的推荐产品
  • 推荐流量分发机制
  • 推荐系统中的离线与在线体系
  • 推荐系统召回策略(多路召回)
  • 推荐系统用户特征业务分析
  • 协同过滤、关联召回、单(多)embedding召回
  • 排序模型:FM(FFM)、DNN、PNN、DIN、DCN等
课程介绍

数字化信息时代,推荐系统已经成为了互联网产品的标配技术,推荐算法对业务的收益也起到了至关重要的作用。尽管推荐系统的发展遇到种种挑战,比如稀疏、长尾、冷启动、多样性与淮确性等,但推荐系统也在结合业务的过程中,不断选代改进,发展强大。

本次课程主要包含了推荐系统产生的背景,面临的挑战,核心的业务逻辑及主要的算法框架,让你对推荐系统有一个全面的认识,同时还包含了推荐系统两大重要模块——召回模块和排序模块,各个模块中常用的重要算法模型。

适合人群
  • 适合有一定机器学习基础
  • 对推荐系统领域感兴趣
  • 有志于从事推荐算法工作
讲师介绍
集AI大模型教育、应用开发、机器人解决方案为一体
擅长领域:
  • 元宇宙
  • 人工智能认知与应用
  • Web 3
  • 自然语言处理(NLP)
  • 深度学习
  • 机器学习
  • 计算机视觉
七月在线,成立于2015年,一开始起步于教育,后不断扩展科技版块,最终作为一家集AI大模型教育、应用开发、机器人解决方案为一体的科技公司,专注智能时代的人才培养、大模型应用开发、具身智能解决方案。 人才培养方面 ,包括面向个人的职业(AI大模型就业转型/在职提升)、学业(申博留学与毕业论文辅导)、学术(学术论文SCI/科研辅导)等三方面的成长,以及相应的B端服务,比如企业内训(已服务客户包括且不限于中国联通、国家电网、广发银行、广汽集团、中国电信等等),和高校服务(既有针对科研的合作,也有针对教学的服务)。 应用开发方面 ,通过我司于23年Q3组建的大模型项目开发团队(团队成员皆有3年以上的NLP开发经验),正在全力让大模型技术赋能一个个行业,比如为提高科研工作者的产出效率,从而逐一推出基于大模型的论文翻译、论文审稿、论文对话、论文修订/润色、论文idea提炼等系统,其中论文审稿——七月论文审稿GPT的审稿效果超过GPT4。 具身智能方面 ,通过我司于24年Q2组建的机器人研发团队(团队成员此前都已在机器人行业里积累5年以上),正在结合工厂/车厂特定的业务场景,针对性的基于对应的开源机器人做算法层面的定制开发,最终形态包括人形与非人形,且还在不断迭代面向高校实验室的具身教学机器人。 七月在线以“推动社会智能化发展”为核心使命,致力于推动高端人才的培养、世界前沿技术的落地、全球顶级科技的发展。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
第一阶段 推荐系统中业务逻辑及迭代演进路线
共4节 | 1小时43分钟
  • 第1课:推荐系统的背景及挑战
    27分钟
  • 第2课:推荐系统的过程与架构
    24分钟
  • 第3课:推荐系统的召回和排序
    17分钟
  • 第4课:推荐系统的相关问题
    36分钟
第二阶段 推荐系统算法技术发展(各模型的演进)
共4节 | 1小时50分钟
  • 第5课:推荐系统的介绍
    19分钟
  • 第6课:推荐系统的召回模块
    32分钟
  • 第7课:推荐系统的排序模块
    37分钟
  • 第8课:推荐系统的总结思考
    22分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。