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深度学习推荐系统实战-含特征工程篇、线上服务篇等_831. ...
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深度学习推荐系统实战-含特征工程篇、线上服务篇等_831.71MB
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1686269280009
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
文件总数量:
131条
压缩文件数量:
0条
压缩文件比:
0%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
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 [3.90MB]
06|Embedding:所有人都在谈的Embedding技术到底是什么?.html [6.18MB]
05|特征处理:如何利用Spark解决特征处理问题?.m4a [10.93MB]
答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a [9.62MB]
04|特征工程:推荐系统有哪些可供利用的特征?.m4a [11.09MB]
04|特征工程:推荐系统有哪些可供利用的特征?.pdf [2.88MB]
06|Embedding:所有人都在谈的Embedding技术到底是什么?.pdf [3.62MB]
答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.html [2.11MB]
08|Embedding实战:如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding?.html [6.06MB]
05|特征处理:如何利用Spark解决特征处理问题?.pdf [2.45MB]
06|Embedding:所有人都在谈的Embedding技术到底是什么?.m4a [11.96MB]
07|Embedding进阶:如何利用图结构数据生成GraphEmbedding?.m4a [12.18MB]
07|Embedding进阶:如何利用图结构数据生成GraphEmbedding?.pdf [4.18MB]
05|特征处理:如何利用Spark解决特征处理问题?.html [3.93MB]
04|特征工程:推荐系统有哪些可供利用的特征?.html [4.59MB]
08|Embedding实战:如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding?.m4a [8.39MB]
07|Embedding进阶:如何利用图结构数据生成GraphEmbedding?.html [6.43MB]
答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf [1.14MB]
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 [2.76MB]
29丨图神经网络:Pinterest是如何应用图神经网络的?.m4a [10.74MB]
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 [3.72MB]
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 [4.61MB]
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 [9.17MB]
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 [4.51MB]
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 [3.27MB]
33丨技术权衡:解决方案这么多,哪个最合适?.m4a [11.52MB]
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 [12.21MB]
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 [9.58MB]
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 [3.13MB]
29丨图神经网络:Pinterest是如何应用图神经网络的?.html [8.13MB]
29丨图神经网络:Pinterest是如何应用图神经网络的?.pdf [6.33MB]
33丨技术权衡:解决方案这么多,哪个最合适?.pdf [3.67MB]
31丨模型迭代:阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的?.html [9.10MB]
31丨模型迭代:阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的?.pdf [5.67MB]
33丨技术权衡:解决方案这么多,哪个最合适?.html [5.83MB]
31丨模型迭代:阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的?.m4a [9.42MB]
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 [2.20MB]
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 [3.73MB]
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 [5.81MB]
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 [2.47MB]
国庆策划丨深度学习推荐系统基础,你掌握了多少?.m4a [590.33KB]
国庆策划丨深度学习推荐系统基础,你掌握了多少?.pdf [1.15MB]
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 [11.78MB]
10|存储模块:如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题?.html [5.60MB]
14丨融会贯通:SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的?.m4a [11.04MB]
11|召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?.pdf [2.54MB]
答疑丨线上服务篇留言问题详解.m4a [9.64MB]
答疑丨线上服务篇留言问题详解.pdf [3.68MB]
09|线上服务:如何在线上提供高并发的推荐服务?.pdf [2.34MB]
11|召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?.m4a [8.46MB]
13丨模型服务:怎样把你的离线模型部署到线上?.pdf [3.76MB]
10|存储模块:如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题?.pdf [3.62MB]
答疑丨线上服务篇留言问题详解.html [3.77MB]
09|线上服务:如何在线上提供高并发的推荐服务?.html [3.78MB]
09|线上服务:如何在线上提供高并发的推荐服务?.m4a [9.88MB]
12丨局部敏感哈希:如何在常数时间内搜索Embedding最近邻?.m4a [11.46MB]
10|存储模块:如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题?.m4a [9.69MB]
12丨局部敏感哈希:如何在常数时间内搜索Embedding最近邻?.html [5.38MB]
12丨局部敏感哈希:如何在常数时间内搜索Embedding最近邻?.pdf [3.66MB]
14丨融会贯通:SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的?.html [13.51MB]
14丨融会贯通:SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的?.pdf [10.03MB]
13丨模型服务:怎样把你的离线模型部署到线上?.html [5.27MB]
11|召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?.html [3.53MB]
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 [2.78MB]
开篇词|从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a [9.65MB]
开篇词|从0开始搭建一个深度学习推荐系统.html [3.48MB]
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 [10.73MB]
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 [1.39MB]
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 [2.41MB]
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师?.pdf [3.63MB]
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师?.html [5.20MB]
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 [2.24MB]
27丨评估体系:如何解决AB测试资源紧张的窘境?.html [5.64MB]
24丨离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?.m4a [9.22MB]
25丨评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?.pdf [3.14MB]
27丨评估体系:如何解决AB测试资源紧张的窘境?.m4a [10.99MB]
26丨在线测试:如何在推荐服务器内部实现AB测试?.html [3.97MB]
特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?.pdf [1.97MB]
24丨离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?.html [3.27MB]
25丨评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?.m4a [14.23MB]
25丨评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?.html [4.54MB]
特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?.html [3.61MB]
特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?.m4a [6.71MB]
26丨在线测试:如何在推荐服务器内部实现AB测试?.pdf [2.69MB]
26丨在线测试:如何在推荐服务器内部实现AB测试?.m4a [10.99MB]
27丨评估体系:如何解决AB测试资源紧张的窘境?.pdf [4.27MB]
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 [11.67MB]
03|深度学习基础:你打牢深度学习知识的地基了吗?.html [3.94MB]
02|SparrowRecSys:我们要实现什么样的推荐系统?.m4a [9.09MB]
03|深度学习基础:你打牢深度学习知识的地基了吗?.pdf [2.57MB]
01|深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样?.pdf [3.80MB]
02|SparrowRecSys:我们要实现什么样的推荐系统?.html [17.04MB]
02|SparrowRecSys:我们要实现什么样的推荐系统?.pdf [17.25MB]
01|深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样?.html [4.58MB]
03|深度学习基础:你打牢深度学习知识的地基了吗?.m4a [11.50MB]
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 [6.93MB]
模型实战准备(二)丨模型特征、训练样本的处理.m4a [10.30MB]
18丨Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?.m4a [9.27MB]
特别加餐_“银弹”不可靠,最优的模型结构该怎么找?.html [2.16MB]
21|注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?.pdf [3.79MB]
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