推荐算法快速上手方法!
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2022-05-20 04:51
经常有刚入门或者打算入门推荐系统的小伙伴问我:推荐系统要怎么学?
我建议你去打比赛。
比赛是一个应用、落地的过程——在你搞懂某个算法模型的原理之前,你就能先去调用它解决实际问题。这样,你可以在宏观上先了解推荐系统的运作原理、工作方式,再去花时间与精力弄懂一个个算法模型的原理。
而不必刚接触推荐系统就纠缠那些复杂的公式推导却不知道它们是做什么用的。学习起来的目的性更明确。可以尽快的上手、少走很多弯路。
在众多的推荐系统比赛中,我推荐你去参加top-k推荐赛——能模拟推荐系统全流程的比赛,能让你对推荐系统中的各个部分的算法有一个总体的认识。
目前正在进行的RecSys Challenge 2022大赛就是一个top-k推荐赛。深度之眼基于这个比赛推出了《推荐算法入门集训营:基于top-k的推荐赛》。
本集训营依托这场top-k推荐赛,以理论结合代码实操的方式,通过6次直播,让大家对推荐系统中的各阶段算法有一个整体的认识,快速上手推荐算法。
第一课:推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解
第二课:推荐系统中的召回算法
第三课:推荐系统中的多兴趣召回算法
第四课:推荐系统中的排序算法
第五课:推荐系统中的多目标算法
第六课:知识图谱在推荐系统中的应用
带着大家在实践中学习、在学习中实践,让大家对推荐系统中的各阶段算法有一个整体的认识,快速上手推荐算法。
6次直播、全程答疑。
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有一定代码能力,想入门推荐算法的同学。
基础的Python编程能力
基础的Pytorch知识
了解常见的深度学习及机器学习模型
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