課程簡介
本課程將從推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識和最新進展這兩方面內(nèi)容進行介紹。首先從影響推薦系統(tǒng)效果的主要因素、推薦中運用到的數(shù)據(jù)源、推薦算法的評價指標出發(fā)，對不同場景下的推薦算法進行分類，并就其中若干算法進行詳細介紹。此后，我們將分享推薦算法方面工作的最新進展，主要是最新的人工智能／機器學(xué)習(xí)技術(shù)在推薦上的應(yīng)用，我們會以Hulu的一些工作為例，介紹基于深度學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法在推薦系統(tǒng)中的相關(guān)實踐。
目標收益
培訓(xùn)對象
課程內(nèi)容
本課程將從推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識和最新進展這兩方面內(nèi)容進行介紹。首先從影響推薦系統(tǒng)效果的主要因素、推薦中運用到的數(shù)據(jù)源、推薦算法的評價指標出發(fā)，對不同場景下的推薦算法進行分類，并就其中若干算法進行詳細介紹。此后，我們將分享推薦算法方面工作的最新進展，主要是最新的人工智能／機器學(xué)習(xí)技術(shù)在推薦上的應(yīng)用，我們會以Hulu的一些工作為例，介紹基于深度學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法在推薦系統(tǒng)中的相關(guān)實踐。
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