深度学习推荐系统实战-含特征工程篇、线上服务篇等_831.71MB
47872文件名称： 深度学习推荐系统实战-含特征工程篇、线上服务篇等827_共：831.71MB
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文件创建时间：2023-06-07 13:01:23
目录：【04-特征工程篇(6讲)】
08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.pdf
06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.html
05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.m4a
答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a
04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.m4a
04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf
06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf
答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.html
08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.html
05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf
06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.m4a
07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.m4a
07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.pdf
05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.html
04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.html
08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.m4a
07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.html
答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf
目录：【08-前沿拓展篇(6讲)】
32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.pdf
29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.m4a
32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.html
28丨业界经典：油管深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.html
30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.m4a
30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.html
30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.pdf
33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.m4a
28丨业界经典：油管深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.m4a
32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.m4a
28丨业界经典：油管深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.pdf
29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.html
29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.pdf
33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.pdf
31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.html
31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.pdf
33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.html
31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.m4a
目录：【03-国庆策划(2讲)】
国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.html
国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.html
国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.m4a
国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.pdf
国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.m4a
国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.pdf
目录：【05-线上服务篇(7讲)】
13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.m4a
10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.html
14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.m4a
11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf
答疑丨线上服务篇留言问题详解.m4a
答疑丨线上服务篇留言问题详解.pdf
09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf
11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.m4a
13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf
10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.pdf
答疑丨线上服务篇留言问题详解.html
09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.html
09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.m4a
12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.m4a
10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.m4a
12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.html
12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf
14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.html
14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf
13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.html
11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.html
目录：【01-开篇词(1讲)】
开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf
开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a
开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.html
目录：【09-结束语(2讲)】
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.m4a
35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.pdf
35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.html
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.pdf
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.html
目录：【07-模型评估篇(5讲)】
24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf
27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.html
24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.m4a
25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf
27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.m4a
26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.html
特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf
24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.html
25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.m4a
25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.html
特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.html
特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.m4a
26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.pdf
26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.m4a
27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.pdf
目录：【02-基础架构篇(3讲)】
01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.m4a
03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.html
02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.m4a
03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf
01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf
02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.html
02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf
01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.html
03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.m4a
目录：【06-推荐模型篇(12讲)】
模型实战准备（二）_模型特征、训练样本的处理.html
模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a
18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a
特别加餐_“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.html
21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf
23｜实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个X化推荐功能？.pdf
18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf
21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a
20_DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.html
23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个X化推荐功能？.m4a
22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf
15丨协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.html
特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a
19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.html
18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.html
22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a
15丨协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf
21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.html
19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf
17_Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf
20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.m4a
模型实战准备（一）丨TensorFlow入门和环境配置.pdf
17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a
特别加餐_“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf
16丨深度学习g命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.pdf
19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.m4a
20_DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf
23｜实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个X化推荐功能？.html
17_Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.html
模型实战准备（一）丨TensorFlow入门和环境配置.m4a
模型实战准备（二）_模型特征、训练样本的处理.pdf
16丨深度学习g命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.html
15丨协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a
模型实战准备（一）丨TensorFlow入门和环境配置.html
16丨深度学习g命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.m4a
22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.html
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