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架構(gòu)設(shè)計(jì)
機(jī)器學(xué)習(xí)
推薦系統(tǒng)
推薦課程
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推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

孟工

前百度 高級(jí)研發(fā)工程師

孟工,近十年機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)與從業(yè)經(jīng)驗(yàn),一直專(zhuān)注于AI技術(shù)的建設(shè)和應(yīng)用。曾先后歷任第四范式建模工程師、百度高級(jí)研發(fā)工程師、BIGO資深研發(fā)工程師、Allsec研發(fā)總監(jiān)。有比較豐富的ToB/ToG數(shù)據(jù)智能化經(jīng)驗(yàn)。曾從0到1建設(shè)基于大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的個(gè)性化檢索技術(shù)體系,大幅度提升業(yè)務(wù)營(yíng)收。
曾負(fù)責(zé)四大行智能營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)建設(shè)、某銀行信用卡中心現(xiàn)金分期產(chǎn)品智能營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)建設(shè)、百度金融垂類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)工作、金融客戶(hù)百度信息流廣告投放優(yōu)化工作。
目前本人專(zhuān)注在大模型及Agent算法技術(shù)領(lǐng)域。

孟工,近十年機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)與從業(yè)經(jīng)驗(yàn),一直專(zhuān)注于AI技術(shù)的建設(shè)和應(yīng)用。曾先后歷任第四范式建模工程師、百度高級(jí)研發(fā)工程師、BIGO資深研發(fā)工程師、Allsec研發(fā)總監(jiān)。有比較豐富的ToB/ToG數(shù)據(jù)智能化經(jīng)驗(yàn)。曾從0到1建設(shè)基于大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的個(gè)性化檢索技術(shù)體系,大幅度提升業(yè)務(wù)營(yíng)收。 曾負(fù)責(zé)四大行智能營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)建設(shè)、某銀行信用卡中心現(xiàn)金分期產(chǎn)品智能營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)建設(shè)、百度金融垂類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)工作、金融客戶(hù)百度信息流廣告投放優(yōu)化工作。 目前本人專(zhuān)注在大模型及Agent算法技術(shù)領(lǐng)域。

課程費(fèi)用

5800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

2

成為教練

課程簡(jiǎn)介

本課程主要以講解工業(yè)界推薦系統(tǒng)領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)為主,基于業(yè)務(wù)視角從業(yè)界主流推薦系統(tǒng)架構(gòu)案例出發(fā),圍繞用戶(hù)理解、內(nèi)容生態(tài)和作者生態(tài),剖析推薦系統(tǒng)。
本課程主要包含推薦在線(xiàn)預(yù)估、在線(xiàn)檢索、在線(xiàn)策略服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與工程實(shí)現(xiàn)、特征中心、A\B實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、監(jiān)控平臺(tái)等推薦系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)中的核心模塊。
本課程從在線(xiàn)架構(gòu)和離線(xiàn)架構(gòu)入手設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在推薦系統(tǒng)中的落地解決方案,講解推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)。
從常見(jiàn)的CF召回算法入手,引申到KT、UT、AT等推薦系統(tǒng)召回算法體系建設(shè)。
介紹推薦系統(tǒng)粗排算法架構(gòu)與精排算法的技術(shù)演變及常見(jiàn)問(wèn)題解決方法、系統(tǒng)架構(gòu)。
結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的系統(tǒng)方案分析,圍繞多目標(biāo)、多樣性、多場(chǎng)景,講解用戶(hù)滿(mǎn)意度優(yōu)化、內(nèi)容生態(tài)優(yōu)化、作者生態(tài)優(yōu)化等推薦系統(tǒng)中常見(jiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題。

目標(biāo)收益

1.從企業(yè)級(jí)應(yīng)用的角度對(duì)推薦系統(tǒng)有一個(gè)全面的認(rèn)識(shí),知道推薦系統(tǒng)的技能要求、價(jià)值、應(yīng)用場(chǎng)景
2.了解最主流的推薦算法基本原理
3.熟悉在線(xiàn)推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品形態(tài),針對(duì)不同的產(chǎn)品怎么更好地整合物料投放系統(tǒng)以發(fā)揮業(yè)務(wù)價(jià)值
4.了解在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中怎么做好推薦系統(tǒng),讓推薦系統(tǒng)真正產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值
5.獲得講師多年實(shí)踐推薦系統(tǒng)系統(tǒng)的經(jīng)典案例和經(jīng)驗(yàn)
6.金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景推薦系統(tǒng)的針對(duì)性?xún)?yōu)化思路和方案

培訓(xùn)對(duì)象

課程大綱

業(yè)界主流推薦系統(tǒng)剖析 1.某電商推薦系統(tǒng)剖析
2.某短視頻推薦系統(tǒng)剖析
3.某新聞推薦系統(tǒng)剖析
推薦系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)與核心模塊講解 1.在線(xiàn)預(yù)估服務(wù)設(shè)計(jì)
2.在線(xiàn)召回檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3.在線(xiàn)策略服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
4.特征服務(wù)與特征數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)
5.A\B實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)
6.監(jiān)控平臺(tái)設(shè)計(jì)
機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的落地解決方案 1.機(jī)器學(xué)習(xí)在線(xiàn)架構(gòu)設(shè)計(jì)(特征抽取、模型預(yù)估、模型路由、大模型在線(xiàn)參數(shù)服務(wù)器)
2.機(jī)器學(xué)習(xí)離線(xiàn)數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)(特征處理、模型訓(xùn)練、模型發(fā)布)
推薦系統(tǒng)召回算法體系建設(shè)與排序算法體系建設(shè) 1.UT、KT、AT召回算法設(shè)計(jì)
2.前沿的圖召回算法設(shè)計(jì)
3.召回中的冷啟動(dòng)問(wèn)題
4.粗排模型設(shè)計(jì)與架構(gòu)實(shí)現(xiàn)
5.統(tǒng)一粗排歸并策略設(shè)計(jì)
6.粗排中的多樣性問(wèn)題
7.精排模型演進(jìn)迭代史
8.精排中的特征工程
9.精排中的過(guò)擬合問(wèn)題解決方案
10.精排中的多任務(wù)學(xué)習(xí)問(wèn)題
11.多目標(biāo)融合問(wèn)題
12.多樣性問(wèn)題解決方案
業(yè)界主流推薦系統(tǒng)剖析
1.某電商推薦系統(tǒng)剖析
2.某短視頻推薦系統(tǒng)剖析
3.某新聞推薦系統(tǒng)剖析
推薦系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)與核心模塊講解
1.在線(xiàn)預(yù)估服務(wù)設(shè)計(jì)
2.在線(xiàn)召回檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3.在線(xiàn)策略服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
4.特征服務(wù)與特征數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)
5.A\B實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)
6.監(jiān)控平臺(tái)設(shè)計(jì)
機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的落地解決方案
1.機(jī)器學(xué)習(xí)在線(xiàn)架構(gòu)設(shè)計(jì)(特征抽取、模型預(yù)估、模型路由、大模型在線(xiàn)參數(shù)服務(wù)器)
2.機(jī)器學(xué)習(xí)離線(xiàn)數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)(特征處理、模型訓(xùn)練、模型發(fā)布)
推薦系統(tǒng)召回算法體系建設(shè)與排序算法體系建設(shè)
1.UT、KT、AT召回算法設(shè)計(jì)
2.前沿的圖召回算法設(shè)計(jì)
3.召回中的冷啟動(dòng)問(wèn)題
4.粗排模型設(shè)計(jì)與架構(gòu)實(shí)現(xiàn)
5.統(tǒng)一粗排歸并策略設(shè)計(jì)
6.粗排中的多樣性問(wèn)題
7.精排模型演進(jìn)迭代史
8.精排中的特征工程
9.精排中的過(guò)擬合問(wèn)題解決方案
10.精排中的多任務(wù)學(xué)習(xí)問(wèn)題
11.多目標(biāo)融合問(wèn)題
12.多樣性問(wèn)題解決方案

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5800.00 /人

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