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签到天数: 1333 天 [LV.10]以坛为家III

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$ \ Q8 u) b2 u# m; V〖课程介绍〗:0 `3 D0 G1 Q- J' {8 d
推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器,相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战,带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术,让你不仅可以胜任业务需求,更能拓展职业发展的空间,在白热化的竞争中脱颖而出!
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〖课程目录〗:
# m( ]3 C5 @3 s/ a/ I, I1 ~ 第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟
W! m- O; Q* s 本章中,将对课程内容安排和知识脉络进行介绍,帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。, G6 U% Q7 a! T m/ k1 ~7 X( U4 M
. [: X( u! _4 s$ m- m2 N* W 收起列表
( G, r% M2 F. X0 }0 {. T 视频:( i( o$ N H; y% F! ?
1-1 前言--关于这门课 (11:34)
% ^) ~) R2 e5 b* M 试看/ t( Z. I! b/ Y) ]7 j ?1 y! O
视频:; |" F2 D2 z0 p
1-2 推荐系统是什么 (17:01)& ] O& R. h4 Z: D7 P
视频:
( }1 H; x& c# v" G) u j5 [& T9 K 1-3 课程章节导览 (08:02)3 J& M. Q( y! G8 D8 A4 }8 {
第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟& S$ }0 H9 n: o* |+ [# Y% ~* O {
本章我们将一起来认识经典推荐系统的分层架构,了解一个推荐系统由哪些组件构成,以及各自的作用;我们会一起用python搭建起课程项目的基本框架,并尝试端到端地运行起整个项目。
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" X( z% b& N3 h 收起列表
- M6 X$ H) G/ v: u 视频:4 |" t0 [9 d8 v% b& w: z
2-1 典型的推荐系统架构是什么样的(上) (18:20)
4 Z9 I: j2 C# @ 视频:
7 ^/ \+ J5 }: Q8 n& W& G8 h9 [) V 2-2 典型的推荐系统架构是什么样的(下) (13:49)& S: i6 f3 i7 M
图文:9 O) F) i( A$ ^2 ]
2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统$ j7 A$ m4 \2 f/ x* |5 T
视频:$ E! V* m6 S$ x
2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)
% p& g& x& x$ B. Y) ~! U+ E 图文:
% ~! d h+ K' o9 O8 D7 y3 | p 2-5 课程项目微服务API定义( ]5 {' I/ m7 E
视频:" l( v$ y) _2 K2 `9 m$ A8 ]
2-6 后端服务框架搭建---召回服务(上) (14:14)2 D Y7 h) ]# L- g# A
视频:1 t% B: J" Q( {. t. Q* w4 v
2-7 后端服务框架搭建---召回服务(中) (16:36)
, _8 [9 x8 K# V; D' e R 视频:, ^! g; S5 u' L. _
2-8 后端服务框架搭建---召回服务(下) (15:49), W8 W+ j# ^7 A
视频: @' l& o) p, \/ G" k- R4 `: D
2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)
) @) H2 v! b) B2 _ 视频:; C8 j2 v* `$ C! g1 s: v7 e: y* O
2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12)
3 ^( g( Q# F3 g1 _) G7 N 第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟$ {# A. @) e% G
俗话说“巧妇难为无米之炊”,特征处理在任何推荐系统中都是至关重要的。本章中我们会一起学习不同特征的特点以及如何使用Spark对其进行处理。
7 B2 p# b3 w& ]# j
* l0 |2 {2 Q$ }( j2 V 收起列表
, _( d" x1 X0 F9 ^( s7 y$ o 视频:4 ^: P6 g0 c/ g4 S
3-1 特征工程---为推荐系统准备食材(上) (09:44)
! e4 ]; f; A% I7 u4 ^ 试看# i. I4 C6 y+ `5 g2 a: L
视频:
9 p/ ]+ _: u+ W$ `* l) z8 z 3-2 特征工程---为推荐系统准备食材(下) (16:04)
. r$ B4 `8 [- \; z 视频:
' c) v# @5 b% f- w3 J0 D2 | 3-3 如何做好特征工程(上) (16:43)* _6 D& B4 K5 W7 d
视频:
0 f% K3 d7 b' @, C( I 3-4 如何做好特征工程(中) (17:09)- F6 m0 F3 @7 j% C
视频:
0 W) w+ T" h' D' O1 R* H1 P 3-5 如何做好特征工程(下) (20:26)
. o0 E3 o7 k* M/ a! S. ^% O6 N 图文:
) i& d6 }; A$ t2 j7 J. g4 k! n 3-6 数据爬虫的编订
) B9 d* A+ c" O* `8 M 视频:
8 w, {8 G9 m4 B4 q4 m6 o 3-7 用pandas可视化数据(上) (19:15)
: A2 i n7 Q7 ?! L 视频:/ d5 c; {1 ^: L" {5 O
3-8 用pandas可视化数据(下) (13:26)5 _* r2 m( T0 X5 ]. U
视频:
2 m! ?3 ^ s8 I8 `" m: [ 3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26); U* l4 q7 l I: H2 v6 i3 p
视频:
0 l% p' k6 H- U# v: R- s+ U! E4 U 3-10 用Spark处理特征(上) (19:34). C7 z9 E; B, {; B
视频:
0 b6 h7 ?2 F9 E' A* g, z( L 3-11 用Spark处理特征(下) (12:35)
! o7 s5 G1 m0 n 第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟, T: O7 Z q; J8 G
召回层作为推荐系统的第一道筛选流程,负责将数以百万记的物品进行过滤。在本章中我们会学习怎么设计各种召回策略,以及利用Embedding等技术快速找到匹配用户喜好的物品。
% N' i% j$ ]* d! f2 C8 c0 g( d/ o
7 d1 s2 s2 z" o) O; B' ]7 I 收起列表
* S- l; B0 q' l/ ]/ v 视频:' k1 y4 U7 m3 ?! C
4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上) (18:07)& z/ R' n* ^4 d* z
视频:
2 y) q2 {8 w: G7 G 4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下) (13:13)
$ y; s* Q7 x& L0 Q 视频: t8 T. i+ y. \! L
4-3 如何将Word2Vec用于推荐(上) (13:02)
2 C" l2 k2 J# T 视频:
9 y, f: ~; a# o& I' ^9 o9 [ 4-4 如何将Word2Vec用于推荐(下) (11:30)& o3 \: J& A$ k
视频:8 s j* |: u9 z1 D1 S% y! a
4-5 实现Item2Vec(上) (13:26), B, h/ i6 _" K. j0 Z7 V' R
视频:9 {. I/ Y9 b1 n4 h$ y2 D
4-6 实现Item2Vec(中) (15:00)
# {' N1 q: R, I6 |1 r 视频:3 G4 _: U3 h" g0 \3 w; y4 _9 s
4-7 实现Item2Vec(下) (20:18)
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4-8 用Redis存储Embedding (16:47)! v5 @* o* L0 I+ C- w
视频:! [) z4 L- I0 a; `7 C5 i
4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding(上) (18:36)
& `/ u$ Q) f5 d0 ]9 I: j3 U7 Z0 F4 R 视频:6 `+ x- T, x9 D V( I4 l% E! p) {
4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding(下) (14:22)
3 m( u: D( U( [ 视频:
! R' C6 P! j# W 4-11 用FAISS实现LSH (12:26)9 O4 Z$ r; S6 t" ^% b; r
视频:! v" ~4 O% q$ U9 e- H5 ~
4-12 召回服务最终完善 (17:51)9 ^( q% m; m a2 \) ]
图文:2 x9 J4 A8 J2 G8 V8 e& c6 C9 r
4-13 本章重难点梳理
; f V0 T; p) x1 P* L7 ~ 第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序. }. T" \1 [9 Q0 e- p4 f
在一次推荐请求中,用户最终浏览到的结果条目往往十分有限,因此我们需要排序层来对召回的结果进行精确排序,从而提高推荐效果。本章我们会学习如何使用深度学习模型完成排序任务。
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第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏
& [$ L f6 l( i 至此我们已经完成搭建了一个推荐系统,那么这个系统的效果究竟如何?是否能满足真实线上用户的需求呢?这些问题往往不能仅仅从某个单一指标得出结论。因此在这一章中我们会学习衡量推荐系统好坏的各种不同方法。/ C3 \* b7 Z( A
5 ]: t1 y" ]( ^1 s 第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨6 S0 F& Z/ q$ r C& w
我始终坚信实践和理论同样重要,要真正完成一个工业级推荐系统势必会遇到诸多实践问题,本章我们讲解其中几个最经典的问题。1 V- O* N5 g9 E N. l% a0 a% l
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第8章 【结语】前沿拓展
8 b! S3 p. y' a6 B& j" { q* I! A 想要成为一个优秀的推荐系统工程师我们要做到“仰望星空,脚踏实地”。本章会给大家介绍一些业界前沿的技术和模型,希望对同学们有所启发。% X3 b B7 k* j2 O
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