深度学习推荐系统实战- 极客时间课程推荐/优惠

深度学习推荐系统实战--极客时间课程推荐/优惠

带你从0到1搭建工业级推荐系统
王喆Roku推荐系统架构负责人,前hulu高级研究员,《深度学习推荐系统》作者
专栏 | 44讲 | 34630人已学习
优惠价¥68原价:199
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课程详情

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

开篇词

  • 开篇词 | 从0开始搭建一个深度学习推荐系统

基础架构篇

  • 01 | 技术架构:深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样?
  • 02 | Sparrow RecSys:我们要实现什么样的推荐系统?
  • 03 | 深度学习基础:你打牢深度学习知识的地基了吗?
  • 国庆策划 | 关于深度学习推荐系统,我有这些资料想推荐给你
  • 国庆策划 | 深度学习推荐系统基础,你掌握了多少?

特征工程篇

  • 04 | 特征工程:推荐系统有哪些可供利用的特征?
  • 05 | 特征处理:如何利用Spark解决特征处理问题?
  • 06 | Embedding基础:所有人都在谈的Embedding技术到底是什么?
  • 07 | Embedding进阶:如何利用图结构数据生成Graph Embedding?
  • 08 | Embedding实战:如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding?
  • 答疑 | 基础架构篇+特征工程篇常见问题解答

线上服务篇

  • 09 | 线上服务:如何在线上提供高并发的推荐服务?
  • 10 | 存储模块:如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题?
  • 11 | 召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?
  • 12 | 局部敏感哈希:如何在常数时间内搜索Embedding最近邻?
  • 13 | 模型服务:怎样把你的离线模型部署到线上?
  • 14 | 融会贯通:Sparrow RecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的?
  • 答疑 | 线上服务篇留言问题详解

推荐模型篇

  • 15 | 协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?
  • 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?
  • 模型实战准备(一) | TensorFlow入门和环境配置
  • 模型实战准备(二) | 模型特征、训练样本的处理
  • 17 | Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?
  • 18|Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?
  • 19|NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?
  • 20 | DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?
  • 21|注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?
  • 22|强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习
  • 特别加餐 | “银弹”不可靠,最优的模型结构该怎么找?
  • 23| 实战:如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能?

模型评估篇

  • 24 | 离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?
  • 25 | 评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?
  • 特别加餐|TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?
  • 26 | 在线测试:如何在推荐服务器内部实现A/B测试?
  • 27 | 评估体系:如何解决A/B测试资源紧张的窘境?

前沿拓展篇

  • 29 | 图神经网络:Pinterest是如何应用图神经网络的?
  • 28 | 业界经典:YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样?
  • 30 | 流处理平台:Flink是如何快速识别用户兴趣,实现实时推荐的?
  • 31|模型迭代:阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的?
  • 32 | 强化学习案例:美团是如何在推荐系统中落地强化学习的?
  • 33|技术权衡:解决方案这么多,哪个最合适?

结束语

  • 结束语|深度学习时代需要什么样的推荐工程师?
  • 期末考试 | “深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战!

作者介绍

王喆, Roku 资深机器学习工程师,推荐系统架构负责人,前 Hulu 高级研究员,《深度学习推荐系统》作者。 从早期清华大学的学术搜索引擎 AMiner 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,王喆一直深耕于推荐系统、计算广告领域。发表相关领域学术论文和专利 10 余项,担任过 KDD-DLP Workshop 的联合主席,KDD、CIKM等会议审稿人,还作为发起人和主要贡献者完成了 CTRmodel、SparrowRecSys、Ad-papers 等开源项目。与此同时,王喆还出版了《深度学习推荐系统》、《百面机器学习》等技术书籍,读者5万+。

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