sd之眼-推荐系统1V多项目小班
最近更新 2022年12月05日
资源编号 27075

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sd之眼-推荐系统1V多项目小班

2022-12-06 python 39
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详情介绍

sd之眼-推荐系统1V多项目小班课程介绍:

该课程从推荐系统基础理论、到企业级项目实战、再到前沿论文解读,搭建一套完整且全面的推荐系统知识体系,代码可复用。主要项目囊括各大场景,包括但不局限于以下应用:电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用、基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用基于DCN的广告场景在排序中的应用等等。

sd之眼-推荐系统1V多项目小班

课程目录:

推荐系统1V多项目小班
└─ 推荐系统1V多项目小班
├─ 0_Part01:推荐系统基础课
│ ├─ 0_课程资料.html
│ ├─ 10_3.1.2深度推荐算法上-1.mp4
│ ├─ 11_3.2.1深度学习推荐算法(下).mp4
│ ├─ 12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1.mp4
│ ├─ 13_4.1embedding技术.mp4
│ ├─ 14_4.2word2vec.mp4
│ ├─ 15_4.3item2vec_graph.mp4
│ ├─ 16_5.1特征工程.mp4
│ ├─ 17_5.2模型与特征实时性.mp4
│ ├─ 18_5.3策略与优化目标设定.mp4
│ ├─ 19_6.1冷启动问题概述.mp4
│ ├─ 1_1.1推荐系统的起源与应用.mp4
│ ├─ 20_6.2汤普森&UCB.mp4
│ ├─ 21_6.3Lin_UCB.mp4
│ ├─ 22_7.1推荐系统的工程实现.mp4
│ ├─ 23_7.2推荐系统的评估.mp4
│ ├─ 24_8.1国外推荐系统前沿实践.mp4
│ ├─ 25_8.2国内推荐系统前沿实践.mp4
│ ├─ 26_9.1课程总结.mp4
│ ├─ 27_9.2职业发展.mp4
│ ├─ 2_1.2推荐系统的架构.mp4
│ ├─ 3_2.1.1倒排索引.mp4
│ ├─ 4_2.1.2用户协同过滤.mp4
│ ├─ 5_2.1.3物品协同过滤.mp4
│ ├─ 6_2.1.4隐语义模型.mp4
│ ├─ 7_2.2.1基础推荐算法下-0.mp4
│ ├─ 8_2.2.2基础推荐算法下-1.mp4
│ └─ 9_3.1.1深度推荐算法上-0.mp4
├─ 0_推荐系统1v多课件资料汇总.html
├─ 1_Part02:入门实战
│ ├─ 0_第3节:matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(下).mp4
│ ├─ 1_第2节:matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上).mp4
│ └─ 2_第1节:推荐系统的整体架构.mp4
├─ 1_推荐系统1v多会议沟通(1)-9.25.mp4
├─ 2_Part03:进阶实战
│ ├─ 0_第4节:电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用(下).mp4
│ ├─ 1_第3节:电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用(上).mp4
│ ├─ 2_第2节:电商场景中FM算法的应用(下).mp4
│ └─ 3_第1节:电商场景中FM算法的应用(上).mp4
├─ 2_推荐系统1v多会议沟通(2)-10.9.mp4
├─ 3_Part05:拓展:一、深度模型在招聘业务中的应用
│ ├─ 0_第4节:tensorflow工程化实践.mp4
│ ├─ 1_第3节:编码实训课.mp4
│ ├─ 2_第2节:基于注意力的推荐模型.mp4
│ └─ 3_第1节:基于CNN和RNN计算词权重.mp4
├─ 3_推荐系统1v多会议沟通(3)-10.16.mp4
├─ 4_Part04:高阶实战
│ ├─ 0_第4节:基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用(下).mp4
│ ├─ 1_第3节:基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用(上).mp4
│ ├─ 2_第2节:基于DCN的广告场景在排序中的应用(下).mp4
│ └─ 3_第1节:基于DCN的广告场景在排序中的应用(上).mp4
├─ 4_推荐系统1v多会议沟通(4)-10.23.mp4
├─ 5_推荐系统1v多会议沟通(5)-10.29.mp4
└─ 6_推荐系统1v多会议沟通(6)-11.6.mp4
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