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[算法] [it猿课 ityuanke.com]推荐系统算法工程师——从入门到就业

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发表于 2021-12-2 20:02:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
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课程截图:

[it猿课 ityuanke.com]推荐系统算法工程师——从入门到就业

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课程目录:
课程介绍
推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段,是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐,都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同,但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好,找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作,只需要用一些简单或者深入的算法,就可以达到很好的效果。

课程内容:
本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块,课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识,通过带领大家制作实战项目,帮助学员实现个人转型,熟悉推荐系统。

1、深度学习在推荐系统中的应用
2、推荐系统的深度学习应用之IMDb解析
3、推荐引擎-实现基础工程(1)
4、推荐引擎-实现基础工程 (2)
5、推荐引擎-实现基础工程(3)
6、推荐引擎-实现基础工程(4)
7、推荐引擎-实现基本的实时处理(1)
8、推荐引擎-实现基本的实时处理(2)
9、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(1)
10、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(2)
11、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(3)
12、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(4)
13、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(1)
14、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(2)
15、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(3)
16、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(4)
17、推荐引擎 - 实践课(1)
18、推荐引擎 - 实践课(2)
19、推荐算法 -实现基础规则算法(1)
20、推荐算法 -实现基础规则算法(2)
21、推荐算法 -实现基础规则算法(3)
22、推荐算法 -实现基础规则算法(4)
23、推荐算法 -实现协同过滤UCF(1)
24、推荐算法 -实现协同过滤UCF(2)
25、推荐算法 -实现协同过滤UCF(3)
26、推荐算法 -实现协同过滤UCF(4)
27、推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)
28、推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)
29、推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)
30、推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)
31、推荐算法 - 实践课(1)
32、推荐算法 - 实践课(2)
33、推荐算法 - 实践课(3)
34、推荐算法 - 实践课(4)
35、推荐算法 - 实现关联规则(1)
36、推荐算法 - 实现关联规则(2)
37、推荐算法 - 实现关联规则(3)
38、推荐算法 - 实现关联规则(4)
39、推荐算法 - 实现关联规则(5)
40、推荐算法 - 实现关联规则(6)
41、推荐算法 - 推荐综合(1)
42、推荐算法 - 推荐综合(2)
43、拼装推荐结果(1)
44、拼装推荐结果(2)
45、推荐环境 - TensorFlow(1)
46、推荐环境 - TensorFlow(2)
47、推荐环境 - TensorFlow(3)
48、推荐环境 - TensorFlow(4)
49、推荐环境 - TensorFlow(5)
50、推荐环境 - TensorFlow(6)
51、推荐环境 - TensorFlow(7)
52、推荐环境 - TensorFlow(8)
53、推荐环境 - TensorFlow(9)
54、推荐环境 - TensorFlow(10

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发表于 2021-12-2 20:02:25 | 显示全部楼层
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