推荐系统活动

内容:推荐系统应用、人工智能数据基础

深度学习技术的飞速发展,加速了人工智能在互联网领域、以及传统行业的商业落地等等。其中推荐系统发展较快,是因为与商业变现有着密不可分的联系。抖音依靠推荐系统获得6万月活,淘宝、京东、当当等也都运用推荐系统产生了极大利润。

推荐系统的关键在于一个合适的算法模型,但往往我们学了很多推荐算法模型,而不知背后的原理属性,致使我们在面试、工作的时候无法正确运用推荐系统

比如,

  • 推荐系统的常用流程中,召回、排序、打散是如何运作的?

  • 常用的 CF、FM、DSSM、DeepFM等这些推荐业界明星模型, 你真的清楚他们的内部运行原理以及使用场景吗 ?

  • 为什么要重排序,重排序模型的做法有哪些?

  • 推荐方法在业界的应用目前是怎样的?

作为商业社会企业的一员,如何正确运用推荐系统进行商业化应用是我们需要考虑的。学习这门公开课,一个半小时带你掌握《企业级推荐系统应用》。让你对推荐系统商业化不再陌生,顺利掌握推荐系统架构和排序模型等算法!

7月5日 19点30分
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  • 推荐系统常见场景和技术发展史

  • 推荐系统的主要模块构成和原因

  • 分模块讲解现在常见技术点

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