终于有人把推荐系统讲明白了

最近几年，深度学习技术可谓是飞速发展，加速推进了人工智能在互联网领域，以及传统行业的商业落地等等。这其中，推荐系统发展较快，主要是因为与商业变现有着密不可分的联系。各一线大厂中，相关推荐系统的职位和薪资也是多而高薪。

而在电商领域中，推荐的价值在于挖掘用户需求，比如淘宝、京东、当当等都是运用推荐系统产生了极大的利润。推荐系统也是深度学习落地最充分、产生商业价值最大的应用领域之一。

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，

1、推荐系统的常用流程中，召回、排序、打散是如何运作的？

2、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？

3、为什么要重排序，重排序模型的做法有哪些？

4、推荐方法在业界的应用目前是怎样的？

那么，作为企业中的一位员工，如何正确运用推荐系统进行商业化应用是你应该考虑的，作为AI算法工程师，或者即将要成为算法工程师的你。要学习这门公开课，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，让你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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▷ 本次公开课，会让你收获到以下基本技能知识：

· 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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