深度学习推荐系统实战学习心得

深度学习推荐系统实战学习心得,更多完整内容,一起来学习

深度学习推荐系统实战学习心得

DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?    

Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?    

NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?    

Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?    

技术权衡:解决方案这么多,哪个最合适?    

结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师?    

离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?    

流处理平台:Flink是如何快速识别用户兴趣,实现实时推荐的?    

模型迭代:阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的?    

评估体系:如何解决AB测试资源紧张的窘境?    

评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?    

强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习    

强化学习案例:美团是如何在推荐系统中落地强化学习的?    

深度学习革命:深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的?    

实战:如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能?    

实战:如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能?    

图神经网络:Pinterest是如何应用图神经网络的?    

协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?    

业界经典:YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样?    

在线测试:如何在推荐服务器内部实现AB测试?    

注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?    


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