推荐系统1V多项目会议沟通实践开发教程

〖课程介绍〗:

推荐系统1V多项目会议沟通实践开发教程(4.76G)

推荐系统1V多项目会议沟通实践开发教程

〖课程目录〗:
0_Part01：推荐系统基础课
├──0_课程资料 .html 0.27kb
├──10_3.1.2深度推荐算法上-1_ev .mp4 89.74M
├──11_3.2.1深度学习推荐算法(下)_ev .mp4 52.35M
├──12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1_ev .mp4 95.18M
├──13_4.1embedding技术_ev .mp4 49.78M
├──14_4.2word2vec_ev .mp4 63.14M
├──15_4.3item2vec_graph_ev .mp4 111.66M
├──16_5.1特征工程_ev .mp4 149.14M
├──17_5.2模型与特征实时性_ev .mp4 26.00M
├──18_5.3策略与优化目标设定_ev .mp4 29.09M
├──19_6.1冷启动问题概述_ev .mp4 35.77M
├──1_1.1推荐系统的起源与应用_ev .mp4 35.24M
├──20_6.2汤普森&UCB_ev .mp4 69.38M
├──21_6.3Lin_UCB_ev .mp4 48.64M
├──22_7.1推荐系统的工程实现_ev .mp4 125.36M
├──23_7.2推荐系统的评估_ev .mp4 81.32M
├──24_8.1国外推荐系统前沿实践_ev .mp4 142.30M
├──25_8.2国内推荐系统前沿实践_ev .mp4 93.98M
├──26_9.1课程总结_ev .mp4 105.79M
├──27_9.2职业发展_ev .mp4 25.14M
├──2_1.2推荐系统的架构_ev .mp4 54.35M
├──3_2.1.1倒排索引_ev .mp4 30.52M
├──4_2.1.2用户协同过滤_ev .mp4 34.58M
├──5_2.1.3物品协同过滤_ev .mp4 29.59M
├──6_2.1.4隐语义模型_ev .mp4 39.72M
├──7_2.2.1基础推荐算法下-0_ev .mp4 83.44M
├──8_2.2.2基础推荐算法下-1_ev .mp4 84.44M
└──9_3.1.1深度推荐算法上-0_ev .mp4 53.45M
1_Part02：入门实战
├──0_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）_ev .mp4 230.85M
├──1_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）_ev .mp4 211.54M
└──2_第1节：推荐系统的整体架构_ev .mp4 217.78M
2_Part03：进阶实战
├──0_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）_ev .mp4 159.15M
├──1_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）_ev .mp4 157.34M
├──2_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）_ev .mp4 175.40M
└──3_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）_ev .mp4 169.19M
3_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用
├──0_第4节：tensorflow工程化实践_ev .mp4 185.27M
├──1_第3节：编码实训课_ev .mp4 164.64M
├──2_第2节：基于注意力的推荐模型_ev .mp4 127.47M
└──3_第1节：基于CNN和RNN计算词权重_ev .mp4 113.41M
4_Part04：高阶实战
├──0_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）_ev .mp4 179.36M
├──1_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）_ev .mp4 104.08M
├──2_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）_ev .mp4 138.93M
└──3_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）_ev .mp4 99.56M
0_推荐系统1v多课件资料汇总 .html 0.25kb
1_推荐系统1v多会议沟通（1）-9.25_ev .mp4 51.45M
2_推荐系统1v多会议沟通（2）-10.9_ev .mp4 193.86M
3_推荐系统1v多会议沟通（3）-10.16_ev .mp4 81.20M
4_推荐系统1v多会议沟通（4）-10.23_ev .mp4 122.00M
5_推荐系统1v多会议沟通（5）-10.29_ev .mp4 57.19M
6_推荐系统1v多会议沟通（6）-11.6_ev .mp4 91.69M