推薦系統(tǒng)：協(xié)同過濾/深度學(xué)習(xí)模型實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對(duì)象： 推薦算法工程師、電商/內(nèi)容平臺(tái)開發(fā)者、用戶增長工程師、個(gè)性化系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員。
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培訓(xùn)目標(biāo)：
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理解推薦系統(tǒng)的經(jīng)典架構(gòu)和算法演進(jìn)。
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掌握協(xié)同過濾（User-based、Item-based、Matrix Factorization）實(shí)現(xiàn)。
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能夠構(gòu)建深度學(xué)習(xí)推薦模型（Wide&Deep、DeepFM、DIN）。
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具備推薦系統(tǒng)評(píng)估和AB測試能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、 推薦系統(tǒng)架構(gòu)與流程： 了解推薦系統(tǒng)的召回-排序-重排三段式架構(gòu)，理解離線計(jì)算與在線服務(wù)的配合。
二、 協(xié)同過濾基礎(chǔ)： 實(shí)現(xiàn)基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾，計(jì)算相似度矩陣（余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)）。
三、 矩陣分解（MF）原理： 理解矩陣分解將用戶-物品矩陣分解為隱因子向量，使用SVD或ALS進(jìn)行分解。
四、 矩陣分解實(shí)戰(zhàn)（Surprise庫）： 使用Surprise庫實(shí)現(xiàn)SVD、SVD++，調(diào)整隱因子數(shù)量和正則化參數(shù)。
五、 邏輯回歸在推薦中的應(yīng)用： 使用LR融合多路召回結(jié)果，理解特征交叉和人工特征組合的重要性。
六、 POLY2與FM因子分解機(jī)： 理解FM自動(dòng)學(xué)習(xí)特征交叉的能力，對(duì)比FM與POLY2的差異。
七、 Wide & Deep模型： 實(shí)現(xiàn)Google的Wide&Deep架構(gòu)，結(jié)合記憶能力和泛化能力提升推薦效果。
八、 DeepFM模型實(shí)戰(zhàn)： 構(gòu)建DeepFM模型，同時(shí)學(xué)習(xí)低階和高階特征交叉，使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)。
九、 DIN深度興趣網(wǎng)絡(luò)： 理解阿里DIN如何通過注意力機(jī)制捕捉用戶興趣多樣性，處理用戶行為序列。
十、 多目標(biāo)優(yōu)化（MMoE）： 使用MMoE架構(gòu)同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)（點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、停留時(shí)長）。
十一、 推薦系統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)： 理解離線指標(biāo)（精確率、召回率、NDCG）和在線指標(biāo)（CTR、CVR）的意義和計(jì)算。
十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：電商推薦系統(tǒng)開發(fā)： 從數(shù)據(jù)處理開始，構(gòu)建召回-排序完整流程，部署推薦服務(wù)并設(shè)計(jì)AB測試方案。
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專家力量：
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oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
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針對(duì)客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
