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    推荐系统算法工程师培养计划,视频培训课程百度云(27G) 价值21998元
    AI&大数据 2022-05-06 阅读(866) 收藏
    下载价格: 32.60 V
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    课程介绍 课程目录

    本套课程推荐系统算法系统工程师,课程官方售价21998元,本次更新的课程共分为14周的课程,课程从集器学习基础开始讲起,然后讲到了推荐系统、内容画像与用户画像一直到强化学习与推荐系统,课程涵盖了整个推荐系统算法工程师必学的知识点;帮助大家掌握经典和前沿的推荐系统技术,文件大小共计27.19G,文章底部附下载地址。

    课程收获:

    1.掌握经典和前沿的推荐系统技术,以及NLP技术如文本分类、关键信息抽取等;
    2.掌握工业界推荐系统技术栈和系统搭建流程;
    3.掌握推荐系统中常用的召回与排序模型(DeepFM、双塔模型等);
    4.掌握当前推荐系统中流行的图推荐方法(Graph Embedding、Node2vec、Ripple Network等)。

    推荐系统算法系统工程师 视频截图

    推荐系统算法系统工程师 视频截图

    推荐系统算法系统工程师 视频截图

    推荐系统算法系统工程师 视频截图

    课程文件目录:V-3504:推荐系统系统工程师 [27.19G]

    Week1:机器学习基础

    1.1课程安排与项目介绍

    1.开篇介绍.mp4

    2.课程概览.mp4

    3.老师介绍.mp4

    4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4

    5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4

    6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4

    7.神经网络.mp4

    8.正规化.mp4

    9.常用优化算法.mp4

    1.2课程辅助内容

    1.指数分布.mp4

    2.广义线性模型.mp4

    3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4

    Week2:推荐系统基础

    Week2-2.1推荐系统基础

    1.推荐架构与协同.mp4

    2.推荐架构与协同.mp4

    3.推荐架构与协同.mp4

    4.推荐架构与协同.mp4

    5.推荐架构与协同.mp4

    6.推荐架构与协同.mp4

    Week2-2.2课程辅助内容

    1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4

    2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4

    Week3:内容画像与用户画像

    3.1内容画像与用户画像

    1.nlp技术内容画像的抽取.mp4

    2.nlp技术内容画像的抽取.mp4

    3.nlp技术内容画像的抽取.mp4

    4.nlp技术内容画像的抽取.mp4

    5.nlp技术内容画像的抽取.mp4

    3.2课程辅助内容

    1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

    2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

    3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

    Week4:用户画Week

    4.1用户画像

    1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

    2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

    3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

    4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

    4.2课程辅助内容

    1.Redis的搭建与使用.mp4

    2.Redis的搭建与使用.mp4

    Week5:传统match方法

    第5章:Week5-5.1传统match方法

    1.传统match方法.mp4

    2.传统match方法.mp4

    3.传统match方法.mp4

    4.传统match方法.mp4

    第5章:Week5-5.2课程辅助内容

    1.NCF、GMF的实现.mp4

    2.NCF、GMF的实现.mp4

    Week6:深度match方法

    Week6-6.1深度match方法

    1.深度match方法.mp4

    2.深度match方法.mp4

    3.深度match方法.mp4

    4.深度match方法.mp4

    Week6-6.2课程辅助内容

    1.f深度match方法.mp4

    2.f深度match方法.mp4

    Week7:经典Ranking方法

    ctr预估初探1.mp4

    ctr预估初探2.mp4

    ctr预估初探3.mp4

    ctr预估初探4.mp4

    ctr预估初探5.mp4

    ctr预估初探6.mp4

    Week8:GraphEmbedding大家族与用户行为构建

    lecture1-1.mp4

    lecture1-2.mp4

    lecture1-3.mp4

    lecture1-4.mp4

    lecture1-5.mp4

    辅助内容.mp4

    Week9:引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐

    lecture1.mp4

    lecture2.mp4

    lecture3.mp4

    辅助内容.mp4

    Week10:深度Ranking模型

    lecture1.mp4

    lecture2.mp4

    lecture3.mp4

    lecture4.mp4

    课程辅助内容1.mp4

    课程辅助内容2.mp4

    课程辅助内容3.mp4

    Week11:重排序与多目标学习

    lecture

    lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4

    lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4

    lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4

    lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4

    lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4

    review

    Review-1.mp4

    Review-2.mp4

    Week12:热点文章实时召回

    热点文章实时召回策略-1(204238).mp4

    热点文章实时召回策略-2(204238).mp4

    热点文章实时召回策略-3(204238).mp4

    热点文章实时召回策略-4(204238).mp4

    热点文章实时召回策略-5(204238).mp4

    Week13:多目标与用户多兴趣

    多目标与用户多兴趣-1.mp4

    多目标与用户多兴趣-2.mp4

    多目标与用户多兴趣-3.mp4

    多目标与用户多兴趣-4.mp4

    多目标与用户多兴趣-5.mp4

    Week14:强化学习与推荐系统

    强化学习与推荐系统-1.mp4

    强化学习与推荐系统-2.mp4

    强化学习与推荐系统-3.mp4

    强化学习与推荐系统-4.mp4


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    V-3504:贪心推荐系统系统工程师

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