En 2019, el sistema milenrio y milenado de Ali contribuyó al volumen de negocios "Double 11" 268.400 millones de Tmall. Suponiendo que al mejorar la función de recomendación de productos de Tmall, la tasa de conversión global de la plataforma se incrementará en un 1%, y se añadirán 2.684 millones de dólares adicionales al volumen de negocios de 268.400 millones de dólares. Esa es la razón principal por la que se recomienda que los ingenieros soporten un millón de dólares al año.

Sin embargo, en un sistema de recomendación maduro, no es fácil encontrar un punto de ruptura o un tablero corto para la promoción. No sólo debemos estar satisfechos con los métodos tradicionales de filtrado colaborativo y descomposición de matrices, sino también establecer un sistema de conocimiento completo del sistema de recomendación de aprendizaje profundo, profundizar la comprensión del modelo de aprendizaje profundo y la familiaridad con la plataforma de big data, con el fin de realizar la optimización del efecto general.

En el primer semestre de este año, debido a que el brote se tomó el tiempo para leer este libro llamado "Sistema de Recomendaciones de Aprendizaje Profundo", la puntuación de la cápsula de 9.3, me inspiré mucho.El escritor es Wang Wei, un ingeniero senior de aprendizaje automático de Roku, que es el jefe de la arquitectura de sistemas recomendada y ha tenido una profunda experiencia en el campo de los sistemas de recomendación y la publicidad informática a lo largo de los años.

Recientemente, se supo que había co-escrito una nueva columna con Geek Time"Práctica del sistema de recomendación de aprendizaje profundo"，Me suscribí la primera vez, seguí algunas secciones, me gustaría recomendarle esta columna.

En esta columna, explica el diseño de arquitectura clásica del sistema de recomendación de aprendizaje profundo, le lleva a través de los principales métodos de implementación de la tecnología Embedding, construye una ruta completa del sistema de evaluación del sistema de recomendación y construye un sistema de recomendación de aprendizaje profundo de grado industrial.

Por cierto, un beneficio de super-valor recién aprendido, Geek Time está haciendo "Especiales de tercer aniversario」，El precio original era de 99 libras esterlinas En esta columna, los nuevos usuarios son ahora los primeros en enumerar ¥1！

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¿Cómo explicó el curso?

En el plan de estudios, siguió el marco del sistema de recomendación clásico, el curso se divide en 6 partes, cada sesión se centra en resolver una dificultad técnica, a través de los más de 30 problemas del sistema de recomendación de aprendizaje profundo, le llevará en serie con el sistema de conocimiento del sistema de recomendación de aprendizaje profundo, y cosecha un conjunto de sistema de recomendación de aprendizaje profundo que ha practicado para abrir el código fuente, para lograr un sistema de recomendación de aprendizaje profundo a nivel industrial.

Esto está en la columnaAprender el mapaEs conveniente para usted aprender acerca de este cursoDiseño del curso y las técnicas utilizadas.      

Infraestructura:Comience con los principales problemas que abordará el sistema de recomendación, explique el sistema de recomendación que vamos a implementar a partir de 0, la principal arquitectura funcional y técnica de Sparrow RecSys, y los marcos de aprendizaje automático y big data más populares de la industria, como Spark, Flink y TensorFlow.

Ingeniería de características:Discutirá con usted las características que utilizará el sistema de recomendación, así como los principales métodos de manejo de características, y los pondrá todos en práctica en Spark. Además, aprenderás sobre Incrustación, Incrustación gráfica, que es muy popular en el aprendizaje profundo, y te llevarás a través de recomendaciones de películas similares en Sparrow Recsys.

Servicio en línea:En esta sección, le llevará a construir un servidor de recomendaciones, incluyendo servidores, almacenamiento, almacenamiento en caché, servicios de modelos y otros módulos y conocimientos relacionados,El uso de Jetty Server, Spark y Redis le lleva a través de las habilidades básicas de los ingenieros recomendados en ingeniería.

Modelos recomendados:Esta parte es el foco del curso, llevándose a aprender los principios y métodos de implementación del modelo recomendado en profundidad, incluyendo Embedding+MLP ，Wide&Deep，PNN arquitectura modelo de aprendizaje iso-profundo y TensorFlow implementación, así como avances de vanguardia en áreas como los mecanismos de atención, los modelos de secuencia y el aprendizaje mejorado.

Evaluación de efectos:Concéntrese en el aprendizajeLos principales métodos e indicadores de evaluación de la eficacia, incluida la evaluación fuera de línea, las pruebas AB en línea, el bucle cerrado de retroalimentación de evaluación y otro sistema de evaluación completo, realmente pueden utilizar el método de la industria en lugar de los indicadores de laboratorio para evaluar un sistema de recomendación.

Fronteras:Los gigantes de la industria de las soluciones de sistemas de recomendación de aprendizaje profundo para integrar, centrándose en YouTube, Alibaba, Microsoft, Pinterest y otras empresas de primera línea de aplicaciones de aprendizaje profundo, para ayudarle a realizar un seguimiento de las últimas tendencias de la industria y encontrar su propia dirección tecnológica.

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