TA的每日心情 | 怒 7 小时前 |
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签到天数: 1657 天 [LV.Master]伴坛终老

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9 s8 {) P; q9 w$ @0 ?" M9 n2 a〖课程介绍〗:' e( t0 t5 ]& y; j' d8 E9 p
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!
9 S( y/ G/ K3 B- b T+ @4 ]& \ T% N- o z
〖课程目录〗:
8 P9 B7 U. D9 j9 J 第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟. [3 ^) L" G- F- d& O o
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。
6 o# E: n4 y+ i+ V/ T- c8 F
: r' h" q. J/ B 收起列表
. F9 s/ |, A9 {! _) L, y% y: B* Z, B( q 视频:
/ o: m+ x3 T6 z! A$ b* w) Y 1-1 前言--关于这门课 (11:34). R9 n, F2 ?% g' a. X9 O6 H
试看+ ~- i& S( Y0 @1 J# c& x3 U) b( J
视频:
2 O% }& o7 \! [: M% w9 `9 \. h9 i" l 1-2 推荐系统是什么 (17:01)
2 C) x; ]3 s1 ^ 视频:3 m8 l0 d. l% M# i2 _( X
1-3 课程章节导览 (08:02)
! B7 f! Y" \5 S 第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟
: {$ t& D' J! r 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。8 N, I/ w! ~8 }+ j1 H9 m" @4 m
* K0 A% t2 y* j3 X5 k 收起列表' {7 l/ H5 }7 H$ F B+ k
视频:
5 t( j$ q7 r: B$ j3 A$ F 2-1 典型的推荐系统架构是什么样的(上) (18:20)
9 Z$ Z. P8 }9 k' _* u7 ] 视频:5 N! M/ ^# c6 X" D: ~1 a
2-2 典型的推荐系统架构是什么样的(下) (13:49)
1 G4 W2 x* g& U3 I0 r- r& U 图文:
( o+ ?3 P- y" \8 J) j 2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统
& y) j0 t' U& ~! e# c 视频:8 d1 a, A( A' o
2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)3 Y! E6 V5 q: y' L6 |" G
图文:4 n8 z+ E- F6 R* s. i. A8 a
2-5 课程项目微服务API定义$ E. u+ h- e) W3 e4 [" D2 {2 ^/ I/ o: p
视频:
! O7 o3 q, e- |) R 2-6 后端服务框架搭建---召回服务(上) (14:14)' O3 C7 O' c, X" v( r" t/ J
视频:
5 d6 b/ e2 N1 C2 @# V 2-7 后端服务框架搭建---召回服务(中) (16:36)9 E3 I* B3 l. p3 l* X+ U1 V. }
视频:
6 R# o6 }- R+ ?% Y+ `+ | 2-8 后端服务框架搭建---召回服务(下) (15:49)( K2 m* d( u$ ~3 U. T4 K2 t, R2 k% s4 b
视频:
' h& h& A- Z: L) ~1 S* n3 L, y 2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)% l) ?8 J& w% S; G4 d3 E/ o) T/ X4 K
视频:
1 p, x. e2 ]" o4 O 2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12). a: [9 q# G& c
第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟
! |! Q z9 w4 Y8 t5 X 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。, ~3 a& _/ I1 u+ ^
0 s% `6 [' C, [( I
收起列表
1 H2 }% j4 Y F/ R: r8 f6 p2 M) A' | 视频:. o$ h/ E# V9 Y$ c
3-1 特征工程---为推荐系统准备食材(上) (09:44)
, s: Y+ Y+ P( m+ N! ~ 试看
1 Y) X& |* n. R& S4 K) t2 g! t) M 视频:
# e0 ]. \& I$ K" I# t# Q* T 3-2 特征工程---为推荐系统准备食材(下) (16:04)1 M9 V7 ~/ U( L6 C
视频:
2 @) V( D3 G6 y. P 3-3 如何做好特征工程(上) (16:43), u; Z+ t& ?3 e
视频:, l& h0 H2 B9 Q. f. Y- }. e) f2 @. v+ m9 ?! S
3-4 如何做好特征工程(中) (17:09)
9 S- O! E3 X0 L! ~2 j 视频:
: O% R7 b: c% S 3-5 如何做好特征工程(下) (20:26)) c% C8 G/ c- n6 T, g% V% c* ~
图文:: o; r9 ?' l$ f" |! m
3-6 数据爬虫的编订
/ P- B; u9 d, m 视频:
8 Z A! n9 R G8 A# g8 j( t' \% p1 | 3-7 用pandas可视化数据(上) (19:15)+ p8 J N' I2 Y. }# a3 v
视频:' V" H/ ~4 R( @: b0 U b6 [
3-8 用pandas可视化数据(下) (13:26)1 T, l( }6 G$ v7 l. W3 G
视频:/ J: V1 c) _. z; ]. M$ ?% W1 {
3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26)& T( {6 B, U) G. ^% A
视频:& z. r& y+ J3 t# F' G' ]$ f6 n# I
3-10 用Spark处理特征(上) (19:34)
: s" B# p4 L8 V% l% I9 ^ 视频:
4 O% ?# A) Y% Y& j* y) c& a 3-11 用Spark处理特征(下) (12:35)
; M% w8 F. {" {* `) A" z5 H 第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟* O" `( k" G+ o7 k& V
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。/ H2 z: a& K7 E7 N' Z2 a; j/ L" P1 j
" i4 y( z( s, \$ w
收起列表0 d0 w: n& k6 H; J
视频:. G* P& p# x# g( {
4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上) (18:07)$ e5 \/ d3 c6 _$ h
视频:
& F2 B. x5 L3 v9 ^ 4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下) (13:13)1 h- a/ q5 ]$ s4 K' S+ ~
视频:/ g5 n% P% o8 s) G- C) P
4-3 如何将Word2Vec用于推荐(上) (13:02)
$ C- `0 L5 V# Y; y 视频:6 _" U+ {4 R# {+ b* Q0 `- X% E
4-4 如何将Word2Vec用于推荐(下) (11:30)- {$ U0 y) d4 v! i B- e4 \
视频:1 k( H4 K9 N0 q" }
4-5 实现Item2Vec(上) (13:26)
; D* I" U$ c- c/ @7 j 视频:5 h; W! s/ v8 }
4-6 实现Item2Vec(中) (15:00)& `( W' f7 X* k( d! c- s* C1 C
视频:0 C9 R# w7 i$ q7 W- Q/ {
4-7 实现Item2Vec(下) (20:18)
5 J2 g* w8 m: e4 b 视频:' y/ v8 |( W$ E- N
4-8 用Redis存储Embedding (16:47)- R+ i% S5 V0 q. s) g, O E
视频:
2 G" f6 |/ I* o7 l 4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding(上) (18:36)
) a! M$ T1 r- c4 H; ? Z0 u 视频:: u( Q3 \5 i4 q) j0 K
4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding(下) (14:22), |5 w) V, Z5 e; H1 H0 b
视频:6 G5 a( V5 C" }+ s8 j
4-11 用FAISS实现LSH (12:26)& a z `3 `; L. v
视频:
5 O; A/ d- w% l2 R 4-12 召回服务最终完善 (17:51)
- @! ?' H* p/ k" K2 u% x7 x# T 图文:/ O; ^. `; @' V! H4 H6 j8 ?
4-13 本章重难点梳理3 ~& V' t* m3 |7 M/ [% x7 {! r
第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序
@; j. b ~( e5 M3 P/ m8 h% P; V 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。
* e( Y5 G: e8 j& g! h7 b# ^2 u3 U3 [2 q1 P' \7 Q$ f/ }! ?
第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏
% n. a+ r& N9 A# K _# h# M 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。" R6 n, U$ t' J& n: f
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第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨* Z' b1 U! _' ?3 B
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。+ d! t7 x* l9 p& ~' p" e# {
/ y1 W9 {, e$ W 第8章 【结语】前沿拓展3 U. F1 b# I( U
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。3 s7 s: ^$ ?- I1 ~; V
〖视频截图〗: 〖百度网盘下载地址〗: ---------------------------------华丽分割线-----------------------------------华丽分割线--------------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------
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