都有吧资源网 都有吧资源网推荐：深度学习推荐系统实战 带你从0到1搭建工业级推荐系统
都有吧资源网推荐：深度学习推荐系统实战 带你从0到1搭建工业级推荐系统
你将获得
- 深度学习推荐系统的经典技术架构
- Spark、TensorFlow、Flink 等主流工具的实践经验
- Embedding 和多种深度推荐模型的原理和实现
- 亲手搭建一个完整的深度学习推荐系统
课程介绍
近年来，深度学习已成为了驱动推荐、广告、搜索业务的最强引擎。天猫每次双十一 2000 亿以上的惊人成交量，抖音 4 年时间用户日活破 6 亿，这背后都有深度学习的强劲助力。
与此同时，深度学习方向的推荐算法工程师，也因为高薪、名企这些标签，成为工程师们求职的热点。
与之伴随的是人才的高竞争和知识的快迭代，在深度学习时代，想要成为一名优秀的推荐工程师，我们不应该只满足于继续使用协同过滤、矩阵分解这类传统方法，而应该加深对深度学习模型的理解，加强对大数据平台的熟悉程度，培养与业务相结合的技术直觉，提高我们整体的技术格局，这些才是我们能否取得成功的关键。
针对上面的目标，王喆老师根据自己多年的推荐系统从业经验，梳理出了深度学习推荐系统的知识架构，并期望在这门课中和你一起从 0 搭建一个“工业级”的深度学习推荐系统，实现理论、实战两手抓！
课程模块设计
整个课程的结构遵循经典推荐系统的框架，共分为 6 个模块，分别是“基础架构篇”“特征工程篇”“线上服务篇”“推荐模型篇”“效果评估篇”“前沿拓展篇”。
基础架构篇：从宏观上，帮你建立起深度学习推荐系统的完整知识架构，做到“心中有高楼，并且手把手教你在自己的电脑上安装我们要实现的推荐系统 Sparrow RecSys ，建立初步的全局印象。
特征工程篇：重点讨论推荐系统会用到的特征，以及主要的特征处理方式，并在 Spark 上进行实践。此外，你还会学习到深度学习中非常流行的 Embedding、Graph Embedding 技术，并利用它们实现 Sparrow Recsys 中的相似电影推荐功能，在实践中快速成长。
线上服务篇：这一篇，你会实打实地搭建一个推荐服务器，它包括了服务器、存储、缓存、模型服务等模块和相关知识。通过这部分的学习，你会初步掌握 Jetty Server、Spark、Redis 等业界主流工具的使用，以及一个推荐工程师在工程领域的核心技能。
推荐模型篇：推荐模型是深度学习对传统推荐系统改进最大的地方，可以说是“推荐系统上的明珠”，也是整个专栏的重中之重。从中，你不仅可以学到 Embedding+MLP 、Wide&Deep、PNN 等深度学习模型的架构和 TensorFlow 实现，还能接触到注意力机制、序列模型、增强学习这些相关领域的前沿知识，拓宽技术视野。
效果评估篇：重点讲解效果评估的主要方法和指标，帮助你建立起包括线下评估、线上 AB 测试、评估反馈闭环的整套评估体系，真正能够用业界的方法而不是实验室的指标来评价一个推荐系统。
前沿拓展篇：围绕 YouTube、阿里巴巴、微软、Pinterest 等一线公司的深度学习推荐系统方案进行讲解，帮助你追踪业界发展的最新趋势，能融汇贯通地串联起整个知识体系。
课程目录
讲师介绍
王哲，Roku高级机器学习工程师，推荐系统架构负责人，原Hulu高级研究员，《深度学习推荐系统》作者。
从清华大学学术搜索引擎AMiner的早期贡献者，到Hulu广告系统的高级研究员，再到现在Roku的推荐系统架构负责人，王哲一直深入涉足推荐系统和计算领域。 广告。 发表相关领域学术论文和专利10余篇，担任KDD-DLP Workshop联合主席，KDD、CIKM等会议审稿人，完成CTRmodel、SparrowRecSys、Ad-papers等开源项目。 作为发起者和主要贡献者。 同时，王哲还出版了《深度学习推荐系统》、《机器学习百张面孔》等技术书籍，读者达5万。
课程清单百度云网盘下载
- 开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.mp3
- 开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf
- 01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.mp3
- 01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf
- 02 Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.mp3
- 02 Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf
- 03 深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.mp3
- 03 深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf
- 04 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.mp3
- 04 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf
- 05 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.mp3
- 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？.mp3
- 06 Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf
- 07 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？.mp3
- 07 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？.pdf
- 08 Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding？.pdf
- 08.mp3
- 09 线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.mp3
- 09 线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf
- 10 存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.mp3
- 10 存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？f.pdf
- 11 召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf
- 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.mp3
- 12 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.mp3
- 12 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf
- 13 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.mp3
- 13 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf
- 14 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf
- 14 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.mp3
- 15 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.mp3
- 15 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf
- 16 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？.mp3
- 16 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？.pdf
- 17 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf
- 17 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.mp3
- 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.mp3
- 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf
- 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.mp3
- 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf
- 20 DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.mp3
- 20 DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf
- 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.mp3
- 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf
- 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.mp3
- 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf
- 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.mp3
- 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf
- 24 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf
- 24 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.mp3
- 25 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf
- 25 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.mp3
- 模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.mp3
- 模型实战准备（二） 模型特征、训练样本的处理.pdf
- 模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.pdf
- 模型实战准备（一） TensorFlow入门和环境配置.mp3
- 特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.mp3
- 特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf
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