推荐系统如何一键实现工业级部署？ ElasticCTR 百度开讲

它来了，它来了！圣诞和元旦节带着假期和大量商家推荐的商品走来了！当“双十二”和“双旦”撞在一起，海量的商品折扣、礼物推荐等等……是不是都以非常贴心的“猜你喜欢”“推荐合适商品”等形式出现在你面前呢？这种投用户所好的“个性化推荐”已经渗入到生活的方方面面，在这其中，推荐系统起着十分重要的作用，而点击率（CTR）预估模块则是实现内容分发的关键手段。但是，面对有着海量数据的推荐系统，该如何处理拥有自膨胀特点的海量特征数据及优化预测准确度？12月21日，赶在“双旦”之前，百度AI快车道将于北京为众多开发者带来节日气息满满的ElasticCTR推荐系统解决方案实践专场。

此次专场将由百度资深研发工程师、高级研发工程师等多位技术大咖，详解基于飞桨大规模分布式训练的CTR预估、PaddleServing-飞桨工业级部署框架，深度解析飞桨推荐系统解决方案。同时结合实战，以百度云环境为基础，带领开发者完成ElasticCTR从提交任务到获得预测auc的整体流程，让学员们能够完整体验ElasticCTR推荐系统解决方案的实际应用。

活动主题

ElasticCTR推荐系统解决方案实践

课程时间&地点

2019年12月21日 13：00-17：00

北京·西二旗百度大厦

课程安排

13:30-14:00 签到，现场交流

14:00-14:20 基于飞桨大规模分布式训练的CTR预估

14:20-14:40 PaddleServing-飞桨工业级部署框架

14:40-15:20 ElasticCTR-飞桨推荐系统解决方案深度解析

15:20-15:50 提问和答疑

16:00-17:00 ElasticCTR应用实战

报名链接：https://iwenjuan.baidu.com/?code=wicxm1

关于ElasticCTR推荐系统解决方案

CTR预估在电商、新闻等产品的推荐场景中应用广泛，百度在推荐领域具有长期的实践积累。ElasticCTR是基于Kubernetes的企业级推荐系统开源解决方案，该方案融合了百度业务场景下经过不断验证打磨的CTR模型、基于飞桨框架的大规模分布式训练、工业级稀疏参数Serving组件，帮助用户在Kubernetes环境中一键完成推荐系统架构部署，快速搭建和验证CTR模型训练和预测效果，具备高性能、工业级部署、端到端体验及二次深度开发的特性。

关于AI快车道

百度 AI快车道企业深度学习实战营是百度依托自身深厚的深度学习技术实践经验，面向有 AI 技术需求企业的算法工程师、架构师群体提供的快速应用扶持计划。

计划的学习内容囊括了10套工程实施与深度学习技术落地结合的详细方案，覆盖百度领先的AI技术和业务应用场景的深入剖析，如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理等；源于百度业务实践的深度学习平台飞桨的性能优势、模型优势、生态优势的解读；百度自研和顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍，还有与案例和算法紧密相扣的在线实验，并以“学来即用”的课程，进行业务问题定位、框架及算法的快速应用培训，为更多企业带去深度学习技术和经验分享。

戳“阅读原文”，搭上 AI 快车吧！

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