【面向工業界】推薦算法工程師培養計劃

由於近些年深度學習技術的飛速發展,大力加速推動了AI在互聯網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爲明顯。由於推薦系統與提升用戶量以及商業化變現有着密不可分的聯繫,各大公司都放出了衆多推薦系統相關職位,且薪水不菲,目前發展勢頭很猛。
 
但是,這裏存在幾個問題,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算法模型,瞭解些推薦裏常用的算法,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性能發揮出來,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運行原理以及使用場景嗎 ?真的瞭解FM模型與SVM有什麼相似之處嗎?FM固然可以用作爲打分模型,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啓動的問題的?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絡進行前向計算?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, 貪心學院推出了《推薦系統工程師培養計劃2期》,由一線的推薦系統負責人親自 全程直播講解 。 


推薦算法工程師培養計劃
專注於培養行業TOP10%的推薦算法工程師

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02 課程大綱

第一部分:推薦系統之內容理解與畫像構建

Week1:機器學習基礎
  • 邏輯迴歸模型

  • 梯度下降法

  • 神經網絡模型

  • 過擬合與正則

  • 常用的評價指標

  • 常用的優化算法

  • 向量、矩陣基礎


Week2:推薦系統基礎
  • 推薦系統概述、架構設計

  • 推薦系統後臺數據流設計

  • 常用的技術棧

  • 推薦系統中的評價指標

  • 簡單的用戶協同

  • 環境搭建


Week3:內容畫像的構建以及NLP技術
  • 內容畫像的搭建基礎

  • 關鍵詞提取技術tf-idf, textRank

  • LSTM與注意力機制

  • Attention的幾種常用方式

  • Self-Attention

  • Multi-head Attention

  • 雙線性Attention

  • NLP工具的使用

  • MySQL數據庫的搭建與內容畫像存儲


Week4:用戶畫像的構建
  • 用戶畫像與內容畫像的關係

  • 用戶畫像的架構

  • 用戶畫像的擴展

  • 用戶畫像與排序特徵

  • 用途:基於標籤的用戶畫像

  • 標籤權重的計算方法(貝葉斯平滑、時間衰減)

  • 基於用戶畫像的召回方法

  • Redis的搭建與使用

  • 基於Redis的用戶畫像存儲

  • Hadoop, Hive, Spark等工具使用



第二部分:召回模型與策略、數據與採樣的學問

Week5:傳統Matching方法
  • MF召回法以及求解

  • 特徵值分解

  • 傳統奇異值分解之SVM

  • FunkSVD 

  • ALS方法

  • SVD++

  • 基於物品的協同Item-CF


Week6:深度 Matching方法
  • MF召回法以及求解

  • 理解Embedding技術

  • Embedding爲什麼有效

  • Embedding與稀疏ID類特徵的關係

  • Item-CF召回與Item2Vec

  • Airbnb序列召回與冷啓動緩解思路

  • NCF召回以及變種

  • YouTube召回方法

  • 從DSSM到雙塔模型

  • 雙塔模型工業界的部署方法

  • 多興趣召回

  • MIND召回

  • Faiss工具介紹

  • KD樹,LSH,Simhash

 
Week7: Graph Embedding與用戶行爲構建圖
  • MIND召回

  • 隨機遊走於傳統協同方法

  • Deepwalk

  • Node2Vec及其同質性與結構性

  • LINE 

  • 隨機遊走的實現

  • Alias採樣方法

  • Neo4j講解

  • Graph Embedding的實現

  • Node2Vec的實現


Week8: 圖推薦、圖神經網絡、採樣與熱度打壓
  • MIND召回

  • Graph Embedding優化

  • EGS,注意力機制及其變種

  • Ripple網絡方法

  • 召回層採樣的坑與技巧

  • 熱度抑制

  • EGES的實現

  • GCN和GAT 

  • GraphSage



第三部分:排序模型、重排序與多目標

Week9: 經典Ranking模型方法
  • MIND召回

  • Ranking與用戶畫像

  • 物品畫像

  • LR模型

  • GBDT+ LR

  • FM模型詳解、業界使用方法與坑

  • FFM模型

  • AUC與GAUC

  • 增量學習與Online Learning

  • 從L1稀疏化、FOBOS到FTRL算法

  • 基於FM實現Ranking精排序

 
Week10: 深度Ranking模型與工業採樣技巧
  • 粗排與精排及其意義

  • 主流深度推薦模型的集中範式

  • 特徵自動組合:Deep&Cross, XDeepFM, PNN

  • 特徵重要度提取以及無用特徵去噪:AFM, DeepFFM

  • 序列推薦模型:DIN,DIEN, AttRes,Stamp

  • 獨闢蹊徑之序列推薦的優化思路

  • 深度模型工具的介紹與使用

  • MLSQL

  • DeepCTR等與工業界採樣方法


Week11: 重排序與多目標學習
  • 多目標學習的幾種範式

  • 範式一:樣本加權

  • 範式二:多模型融合

  • 範式三:聯合訓練、ESMM,MMOE框架,ESM2等

  • ESMM的實現



第四部分:實時召回策略與前沿推薦技術

Week12-13: 工業界新聞推薦系統中冷啓動與熱點文章實時召回
  • 人羣分桶

  • 實時交互正反饋

  • 實時召回與實時畫像技術

  • 人羣投票

  • 人羣等級投票

  • 降維分發

  • 後驗與先驗的結合

  • 引入注意力機制的優化興趣增加和衰減

  • 熱點文章召回策略

  • 本地文章召回策略

  • 算法策略與運營配合協作


Week14: 強化學習與推薦系統、AutoML與推薦系統
  • 強化學習概念、以及在推薦系統中的對應

  • DP算法本質思想

  • 馬爾科夫決策

  • 蒙特卡洛搜索所樹(MCTS)

  • UCB及其在推薦系統中的應用

  • 湯普森採樣法

  • Q-Learning、DRN、策略梯度

  • 強化學習在推薦場景中的應用


Week15: 項目總結,部署以職業規劃
  • 工業界項目的部署

  • 推薦系統崗位的面試要點

  • 大廠的面試攻略

  • 如何準備簡歷、包裝自己

  • 職業規劃


03 課程適合誰?

大學生
  • 理工科相關專業的本科/碩士/博士生,畢業後想從事AI工作的人

  • 今後想從事推薦系統相關工作的人

  • 希望能夠深入AI領域,爲科研或者出國做準備

  • 希望系統性學習推薦相關的技術



在職人士
  • 目前從事IT相關的工作,今後想做跟推薦相關的項目

  • 目前從事AI相關的工作,希望與時俱進,加深對技術的理解

  • 希望能夠及時掌握前沿技術


04 報名須知

1、本課程爲收費教學。
2、本期僅招收剩餘名額有限
3、品質保障!正式開課後7天內,無條件全額退款。
4、學習本課程需要具備一定的機器學習基礎。

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課程其他的細節可以聯繫課程顧問來獲取
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本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理(AI_study)。
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