推荐系统完全指南- 掘金小册课程推荐/优惠

推荐系统完全指南--掘金小册课程推荐/优惠

用简单易懂的方式,降低阅读门槛,让更多人构建出推荐系统的知识体系,理解核心技术,实现落地应用。
周兴博
23讲 | 499人已学习
优惠价¥39.9
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课程详情

课程介绍

你将获得

  • 推荐系统的技术发展路径及技术要点;
  • 概率统计、机器学习等底层知识讲解;
  • 推荐系统的最佳范式及主流落地方案;
  • 召回、排序、策略等核心推荐算法原理及实践。

作者介绍

十年互联网老兵,掘金小册《深入理解 NLP 的中文分词:从原理到实践》作者。拥有丰富的推荐系统理论知识和实践经验,负责过 10 亿+用户量级的推荐系统,非常懂得“如何从入坑到发疯地掌握一门技术”,擅长深入浅出的讲解方式。

小册介绍

推荐系统是各大互联网公司不可或缺的重要模块,它以“千人千面,万人万解”的特点,为用户提供个性化的内容,直接影响公司收益。根据历史数据,Amazon 35% 的销售来自推荐,Netflix 2/3 的电影碟片出租来自推荐,GoogleNews 的推荐系统更是为其增加了 38% 的点击率。

国内各大互联网公司对于推荐系统方面的人才也是趋之若鹜,推荐算法相关岗位的薪酬也显著高于其它技术岗。但是想要从事推荐算法工作,跨越它独有的门槛,获得实实在在的经济回报并不容易。

因为推荐系统拥有一套完全独立的知识体系和方法论。首先,推荐系统涉及的知识面非常广和深。 我们不仅需要了解各种类型的业务,掌握各种数据分析的方法,还需要掌握机器学习的原理,精通推荐的各种模型,等等。其次,实际落地推荐系统的过程与理论知识有较大差距。 我们不能一味地只追求推荐模型如何如何厉害,如何如何先进,而是需要根据不同的阶段进行合理规划,什么时候上策略,什么时候上召回,什么时候上深度学习,这些经验都需要在工作中一点一滴地累积。最后,推荐算法同学常常需要背负业务指标高增长的 KPI。 这就需要同学们能够结合实际情况,有针对性地提出解决方案,对推荐算法的各种策略、各种算法融会贯通。

为了让大家能够构建出推荐系统的完整知识体系,掌握核心技术,还能灵活应用到实际工作中, 小册会围绕推荐系统的核心链路展开讲解,也就是召回 -> 粗排 -> 精排 -> 重排 -> 策略。 其中,每一层又会从基础到进阶再到高阶,抽丝剥茧地讲解每项技术所要解决的问题,以及遗留下来的不足,让大家能够形成一个清晰的脉络。当然,还会搭配实际的应用场景。

  • 基础部分会围绕推荐系统的各项入门级技术讲解,比如:统计学、机器学习、EE、CF、LR 等,很多技术会伴随着整个推荐系统的生命周期。

  • 进阶部分是指度过了推荐系统的初始阶段后,为进一步提升推荐效果,我们会学习使用一些较复杂的算法,比如:GBDT+LR、FM、DeepWalk 等。

  • 高阶部分,我们会学习业界的最佳范式,包括召回、粗排和精排,其中还会包括一些复杂的场景,如多目标、重排、知识蒸馏等。

你会学到什么?

  • 推荐系统的技术发展路径,能够了解到推荐系统的来龙去脉;
  • 与推荐系统强相关的概率统计、机器学习、深度学习等知识;
  • 推荐系统的最佳范式,主流的推荐系统落地方案;
  • 召回层、 粗排层和精排层的各种算法的原理及实践;
  • 推荐系统中的各种策略,包括:EE、冷启保量、数据挖掘等。

适宜人群

学习基础:了解机器学习和推荐算法的基础概念,有过简单实践更好

  • 推荐系统行业一线工程师,遇到瓶颈期,缺乏进阶方向;
  • 推荐方向的策略产品经理,想要与推荐算法同学高效沟通、对接,提出可落地的策略方案;
  • 对推荐系统算法工作感兴趣的学生、工程师,想要了解真实推荐系统的知识体系,增加工作机会。

课程目录

  • 开篇 | 为什么要学习推荐系统?
  • 基础篇:一个好推荐系统的标准及依赖
  • 基础篇:推荐系统的技术发展路径
  • 基础篇:推荐系统的技术地基
  • 整体篇:推荐系统的最佳范式
  • 整体篇:如何做好特征工程?
  • 整体篇:如何构建样本库?
  • 整体篇:评估方法
  • 召回篇:召回在推荐中的作用
  • 召回篇:Hot& 画像类
  • 召回篇:行为类
  • 召回篇:模型类
  • 粗排篇:粗排在推荐中的作用
  • 粗排篇:GBDT+LR
  • 粗排篇:FM
  • 精排篇:精排在推荐中的作用
  • 精排篇:DeepLearning
  • 精排篇:多目标
  • 精排篇:知识蒸馏
  • 精排篇:重排
  • 策略篇:EE& 冷启保量
  • 策略篇:数据挖掘
  • 结束语

作者介绍

推荐算法Leader
推荐系统、机器学习、NLP

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