由於近些年深度學習技術的飛速發展，大力加速推動了ai在網際網路以及傳統各個行業的商業化落地，其中，推薦系統、計算廣告等領域彰顯的尤為明顯。由於推薦系統與提公升使用者量以及商業化變現有著密不可分的聯絡，各大公司都放出了眾多推薦系統相關職位，且薪水不菲，目前發展勢頭很猛。
但是，這裡存在幾個問題，很多欲從事推薦系統的同學大多數學習的方式是自學，1、往往是學了很多的推薦演算法模型，了解些推薦裡常用的演算法，如：協同過濾、fm、deepfm等，但是卻不清楚這些模型在工業界推薦系統中是如何串聯、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，導致無論面試還是真正去業界做推薦系統，都會被推薦領域的」老槍老炮「們一眼識別出小白屬性。2、對於演算法原理理解不深刻，這就會導致實際應用時不能很好地將模型的效能發揮出來，另外面試時對於大廠面試官的刨根問底，只能是眼睜睜的丟掉offer。
cf、fm、dssm、deepfm等這些推薦業界明星模型，你真的清楚他們的內部執行原理以及使用場景嗎，邏輯回歸為什麼用sigmoid函式？有確切的理論推導嗎？fm模型與svm有什麼相似之處嗎？fm固然可以用作為打分模型，但它可以用來做matching嗎，如果可以，如何做？item2vec模型在業界是如何緩解冷啟動的問題的？雙塔模型優勢在哪？深度模型到底是如何做matching的，是離線計算好結果還是實時的對網路進行前向計算？deepfm具體實現時，wide端和deep端的優化方式是一樣的嗎？基於graph的推薦方法在業界的應用目前是怎樣的？基於上述的目的，貪心學院一直堅持跑在技術的最前線，幫助大家不斷地成長。
為什麼選擇貪心學院的推薦系統訓練營？
首先，全網不可能找得到另外一門系統性的訓練營具備如此的深度和廣度，所以從內容的角度來講是非常稀缺的內容。
其次，即便網路上的資源非常多，學習是需要成本的，而且越有深度的內容越難找到好的學習資源。如果一門課程幫助你清晰地梳理知識體系，而且把有深度的知識點脈絡講清楚，這就是節省最大的成本。
另外，作為一家專注在ai領域的教育科技公司，教研團隊的實力在同行業可以算是非常頂尖的，這裡不乏頂會的最佳**作者、美國微軟總部推薦系統負責人等大咖。
《推薦演算法工程師培養計畫》專注於培養行業top10%的推薦演算法工程師對課程有意向的同學
報名、課程諮詢
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推薦系統常用演算法
在推薦系統簡介中，我們給出了推薦系統的一般框架。很明顯，推薦方法是整個推薦系統中最核心 最關鍵的部分，很大程度上決定了推薦系統效能的優劣。目前，主要的推薦方法包括 基於內容推薦 協同過濾推薦 基於關聯規則推薦 基於效用推薦 基於知識推薦和組合推薦。一 基於內容推薦 基於內容的推薦 content b...
推薦系統 推薦系統的常用演算法概述
前一陣子準備畢業 的開題，一直在看推薦系統相關的 對推薦系統有了乙個更加清晰和理性的認識，也對推薦演算法有了深入了解。藉此機會總結分享一下，大家多多拍磚。推薦系統的出現 隨著網際網路的發展，人們正處於乙個資訊 的時代。相比於過去的資訊匱乏，面對現階段海量的資訊資料，對資訊的篩選和過濾成為了衡量乙個系...
推薦系統演算法
常用的推薦任務分為兩種，一種是評分 而另一種是 top n 推 薦。評分 就是給那些沒有評分的專案進行評分，主要依據目標使用者的歷史評 分行為以及相似度計算來 目標專案的分數。top n 推薦就是根據使用者的偏好給 目標使用者推薦其可能喜歡的 n 件物品。1.協同過濾演算法 協同過濾演算法可分為基於...