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  • 文章介绍
  • 搭建高可用推荐系统架构设计

    这个课程的 “全方位指导” 给了我在推荐算法领域深入学习和实践的机会。从推荐系统的基础知识到实际应用中的问题解决方法,课程内容涵盖了许多重要的主题。我尤其喜欢该课程提供的实践机会,这让我能够亲身体验推荐算法的开发和优化过程。

    此外, “工程项目培训营” 的设计也非常实用。课程涵盖了各种流行的推荐算法,例如协同过滤、基于内容的过滤、深度学习和强化学习等,还包括了推荐系统的架构设计、部署和调优等方面的内容。这种综合性的培训,在推荐算法的不同领域中有了更加全面的认识和理解。

    课程目录:

    (1)\基础视频
    ├─1.1课程简介.mp4
    ├─1.2推荐系统的演化过程.mp4
    ├─1.3推荐系统的技术演进.mp4
    ├─1.4推荐系统的核心产品问题.mp4
    ├─10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4
    ├─10.2推荐结果显示.mp4
    ├─10.3相关性和因果性.mp4
    ├─10.4信息茧房.mp4
    ├─10.5转化率偏置问题.mp4
    ├─10.6召回技术的局限性.mp4
    ├─10.7总结.mp4
    ├─2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4
    ├─2.1学习方法.mp4
    ├─2.2机器学习的学习问题.mp4
    ├─2.3假设集合.mp4
    ├─2.4VC维和Bias.mp4
    ├─2.5Bias.mp4
    ├─2.6交叉验证.mp4
    ├─2.7损失函数和正则化.mp4
    ├─2.8最优化方法.mp4
    ├─2.9贝叶斯决策理论.mp4
    ├─3.1基于User的协同过滤算法.mp4
    ├─3.2基于Item的协同过滤算法.mp4
    ├─3.3物品相似度的算法实现.mp4
    ├─3.4协同过滤算法的变种.mp4
    ├─3.5间隔时效性优化.mp4
    ├─3.6反馈时效性优化.mp4
    ├─3.7随机游走算法.mp4
    ├─3.8图模型embedding算法.mp4
    ├─4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4
    ├─4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4
    ├─4.2词袋模型和向量空间模型.mp4
    ├─4.3词袋模型的拓展TF.mp4
    ├─4.4隐语义模型LSA.mp4
    ├─4.5概率隐语义模型pLSA.mp4
    ├─4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4
    ├─4.7LDA的应用实例.mp4
    ├─4.8神经网络模型.mp4
    ├─4.9行为数据文档化.mp4
    ├─5.1推荐系统中的用户画像.mp4
    ├─5.2用户画像的价值准则.mp4
    ├─5.3物品侧画像.mp4
    ├─5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4
    ├─5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4
    ├─5.6用户兴趣扩展.mp4
    ├─5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4
    ├─6.1问题分析与目标定义.mp4
    ├─6.2常用模型介绍.mp4
    ├─6.3模型效果评估.mp4
    ├─6.4常用模型介绍.mp4
    ├─6.5模型效果评估.mp4
    ├─6.6机器学习系统架构设计.mp4
    ├─7.1常用评测指标.mp4
    ├─7.2离线效果评测方法.mp4
    ├─7.3在线效果评测方法.mp4
    ├─7.4在线评测方法.mp4
    ├─7.5更好更快的在线系统.mp4
    ├─7.6交叉实验.mp4
    ├─7.7系统监控.mp4
    ├─8.1多臂老虎机和EE问题.mp4
    ├─8.2多臂老虎机问题.mp4
    ├─8.3e贪心算法.mp4
    ├─8.4UCB算法.mp4
    ├─8.5汤普森采样.mp4
    ├─8.6LinUCB.mp4
    ├─8.7机器学习中的EE关系.mp4
    ├─8.8推荐系统中的EE思考.mp4
    ├─9.1推荐系统架构设计.mp4
    ├─9.2系统边界和外部依赖.mp4
    ├─9.3离线层架构.mp4
    ├─9.4在线层架构.mp4
    ├─9.5系统架构演进原则.mp4
    ├─9.6从离线到在线.mp4
    ├─9.7基于DSL的系统架构设计.mp4
    (2)\项目就业视频
    ├─第11、12课时: 京东购买预估第2种解决方案.mp4
    ├─第13、14课时: 京东购买预估第3种解决方案.mp4
    ├─第15课时: rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4
    ├─第16、17课时: 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4
    ├─第18、19课时: 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4
    ├─第1课时 L2阶段学习说明.mp4
    ├─第20、21课时: 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4
    ├─第22课时: 推荐系统方法讲解.mp4
    ├─第23课时: 音乐推荐系统数据解析.mp4
    ├─第24课时: 基于surprise的歌单推荐系统.mp4
    ├─第25课时: 用户行为序列建模的推荐系统.mp4
    ├─第26课时: 电影推荐系统的构建(上).mp4
    ├─第27课时: 电影推荐系统的构建(下).mp4
    ├─第28课时: 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4
    ├─第29课时: wide_and_deep模型示例.mp4
    ├─第2课时 基本介绍.mp4
    ├─第30课时: 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4
    ├─第31课时: 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4
    ├─第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4
    ├─第33、34课时: 抖音推荐案例讲解.mp4
    ├─第35课时: 推荐项目说明.mp4
    ├─第3课时 推荐系统基础.mp4
    ├─第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4
    ├─第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4
    ├─第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4
    ├─第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4
    ├─第8课时: 项目介绍与说明.mp4
    ├─第9、10课时: 京东购买预估第1种解决方案.mp4

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