贪心-推荐系统工程师第一期【完结】价值21998元

本课程为贪心推荐系统算法工程师培养计划由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。由于推荐系统与提升用户量以及商业化变现有着密不可分的联系，各大公司都放出了众多推荐系统相关职位，且薪水不菲，目前发展势头很猛。但是，这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学，1、往往是学了很多的推荐算法模型，了解些推荐里常用的算法，如：协同过滤、FM、deepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，导致无论面试还是真正去业界做推荐系统，都会被推荐领域的”老枪老炮“们一眼识别出小白属性。2、对于算法原理理解不深刻，这就会导致实际应用时不能很好地将模型的性能发挥出来，另外面试时对于大厂面试官的刨根问底，只能是眼睁睁的丢掉offer。

CF、FM、DSSM、DeepFM等这些推荐业界明星模型，你真的清楚他们的内部运行原理以及使用场景吗，逻辑回归为什么用sigmoid函数？有确切的理论推导吗？FM模型与SVM有什么相似之处吗？FM固然可以用作为打分模型，但它可以用来做matching吗，如果可以，如何做？item2Vec模型在业界是如何缓解冷启动的问题的？双塔模型优势在哪？深度模型到底是如何做matching的，是离线计算好结果还是实时的对网络进行前向计算？DeepFM具体实现时，wide端和deep端的优化方式是一样的吗？基于Graph的推荐方法在业界的应用目前是怎样的？基于上述的目的，贪心学院一直坚持跑在技术的最前线，帮助大家不断地成长。

贪心-推荐系统工程师第一期【完】

├──00.视频 

|   ├──01.第一周 

|   |   ├──01.第1章 20200801 开班典礼 

|   |   |   ├──01.任务1： 1.开篇介绍.mp4  339.76M

|   |   |   ├──02.任务2： 2.推荐行业发展与就业形势 课程概览.mp4  315.44M

|   |   |   └──03.任务3： 3.老师自我介绍.mp4  180.91M

|   |   ├──02.review 

|   |   |   ├──贝叶斯估计与频率派估计_.mp4  376.45M

|   |   |   ├──广义线性模型_.mp4  187.30M

|   |   |   └──指数分布.mp4  221.68M

|   |   └──02.第2章 20200802 Lecture 机器学习基础 

|   |   |   ├──04.任务4： 1.逻辑回归与梯度下降-1.mp4  220.79M

|   |   |   ├──05.任务5： 2.逻辑回归与梯度下降-2.mp4  295.14M

|   |   |   ├──06.任务6： 3.逻辑回归与梯度下降-3.mp4  242.79M

|   |   |   ├──07.任务7： 4.神经网络.mp4  167.63M

|   |   |   ├──08.任务8： 5.正则化.mp4  209.95M

|   |   |   └──09.任务9： 6.常用的优化算法.mp4  306.52M

|   ├──02.第二周 

|   |   ├──01.lectuer 

|   |   |   ├──10.任务10：1.推荐架构与协同1.mp4  57.34M

|   |   |   ├──11.任务11：2.推荐架构与协同2.mp4  157.70M

|   |   |   ├──12.任务12：3.推荐架构与协同3.mp4  106.96M

|   |   |   ├──13.任务13：4.推荐架构与协同4.mp4  113.32M

|   |   |   ├──14.任务14：5.推荐架构与协同5.mp4  176.65M

|   |   |   └──15.任务15：6.推荐架构与协同6.mp4  147.46M

|   |   └──02.review 

|   |   |   ├──16.任务16：7.不同类别协同的实现与工程技巧1.mp4  178.99M

|   |   |   └──17.任务17：8.不同类别协同的实现与工程技巧2.mp4  333.78M

|   ├──03.第三周 

|   |   ├──01.lectuer 

|   |   |   ├──nlp技术内容画像的抽取1_.mp4  296.18M

|   |   |   ├──nlp技术内容画像的抽取2_.mp4  405.26M

|   |   |   ├──nlp技术内容画像的抽取3_.mp4  320.31M

|   |   |   ├──nlp技术内容画像的抽取4_.mp4  279.62M

|   |   |   └──nlp技术内容画像的抽取5_.mp4  318.79M

|   |   └──02.review 

|   |   |   ├──内容画像的抽取、构建实战1_.mp4  195.36M

|   |   |   ├──内容画像的抽取、构建实战2_.mp4  274.20M

|   |   |   └──内容画像的抽取、构建实战3_.mp4  258.94M

|   ├──04.第四周 

|   |   ├──01.第四周lecture 

|   |   |   ├──用户画像与内容画像的关系、用途1.mp4  158.16M

|   |   |   ├──用户画像与内容画像的关系、用途2.mp4  143.42M

|   |   |   ├──用户画像与内容画像的关系、用途3.mp4  139.41M

|   |   |   └──用户画像与内容画像的关系、用途4.mp4  134.38M

|   |   └──02.第四周review 

|   |   |   ├──Redis的搭建与使用1.mp4  585.18M

|   |   |   └──Redis的搭建与使用2.mp4  270.35M

|   ├──05.第五周 

|   |   ├──01.第五周lecture 

|   |   |   ├──传统match方法1.mp4  221.71M

|   |   |   ├──传统match方法2.mp4  257.38M

|   |   |   ├──传统match方法3.mp4  188.00M

|   |   |   └──传统match方法4.mp4  100.52M

|   |   └──02.第五周review 

|   |   |   ├──NCF、GMF的实现1.mp4  163.92M

|   |   |   └──NCF、GMF的实现2.mp4  288.15M

|   ├──06.第六周 

|   |   ├──01.第六周lecture 

|   |   |   ├──深度match方法1_.mp4  422.90M

|   |   |   ├──深度match方法2_.mp4  354.19M

|   |   |   ├──深度match方法3_.mp4  373.07M

|   |   |   └──深度match方法4_.mp4  334.50M

|   |   └──02.第六周review 

|   |   |   └──f深度match实现1_.mp4  243.36M

|   ├──07.第七周 

|   |   ├──01.第七周lecture 

|   |   |   ├──ctr预估初探1_.mp4  230.49M

|   |   |   ├──ctr预估初探2_.mp4  253.46M

|   |   |   ├──ctr预估初探3_.mp4  221.08M

|   |   |   ├──ctr预估初探4_.mp4  301.58M

|   |   |   ├──ctr预估初探5_.mp4  203.23M

|   |   |   └──ctr预估初探6_.mp4  272.81M

|   |   └──02.第七周review 

|   |   |   ├──ctr预估方法的实现1_.mp4  283.15M

|   |   |   └──ctr预估方法的实现2_.mp4  150.92M

|   ├──08.第八周 

|   |   ├──8.1lecture 

|   |   |   ├──lecture1-1_.mp4  265.58M

|   |   |   ├──lecture1-2_.mp4  200.04M

|   |   |   ├──lecture1-3_.mp4  310.95M

|   |   |   ├──lecture1-4_.mp4  413.63M

|   |   |   └──lecture1-5_.mp4  346.61M

|   |   └──8.2.review 

|   |   |   └──review1_.mp4  396.78M

|   ├──09.第九周 

|   |   ├──9.1 lecture 

|   |   |   ├──lecture2-1_.mp4  369.53M

|   |   |   ├──lecture2-2_.mp4  273.52M

|   |   |   └──lecture2-3_.mp4  345.72M

|   |   └──9.2 review 

|   |   |   └──review2_.mp4  412.84M

|   ├──10.第十周 

|   |   ├──01.lecture 

|   |   |   ├──01.lecture.mp4  341.09M

|   |   |   ├──02.lecture.mp4  365.83M

|   |   |   ├──03.lecture.mp4  383.08M

|   |   |   └──04.lecture.mp4  281.78M

|   |   └──02.review 

|   |   |   ├──01.review.mp4  301.75M

|   |   |   ├──02.review.mp4  382.92M

|   |   |   └──03.review.mp4  309.02M

|   ├──11.第11周-工业界新闻推荐系统中的冷启动 

|   |   ├──lecture 

|   |   |   ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1_.mp4  437.35M

|   |   |   ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2_.mp4  477.43M

|   |   |   ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3_.mp4  230.26M

|   |   |   ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4_.mp4  293.29M

|   |   |   └──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5_.mp4  383.12M

|   |   └──review 

|   |   |   ├──Review-1_.mp4  207.89M

|   |   |   └──Review-2_.mp4  489.42M

|   ├──12.第12周-热点文章实时召回策略 

|   |   ├──热点文章实时召回策略-1_.mp4  392.48M

|   |   ├──热点文章实时召回策略-2_.mp4  384.69M

|   |   ├──热点文章实时召回策略-3_.mp4  325.63M

|   |   ├──热点文章实时召回策略-4_.mp4  355.77M

|   |   └──热点文章实时召回策略-5_.mp4  197.78M

|   ├──13.第13周-多目标与用户多兴趣 

|   |   ├──多目标与用户多兴趣-1_.mp4  296.94M

|   |   ├──多目标与用户多兴趣-2_.mp4  572.03M

|   |   ├──多目标与用户多兴趣-3_.mp4  258.57M

|   |   ├──多目标与用户多兴趣-4_.mp4  379.86M

|   |   └──多目标与用户多兴趣-5_.mp4  407.10M

|   ├──14.第14周：强化学习与推荐系统 

|   |   ├──强化学习与推荐系统-1_.mp4  76.51M

|   |   ├──强化学习与推荐系统-2_.mp4  85.79M

|   |   ├──强化学习与推荐系统-3_.mp4  38.83M

|   |   ├──强化学习与推荐系统-4_.mp4  53.41M

|   |   └──强化学习与推荐系统-5_.mp4  44.42M

|   └──15.第15周-项目总结、部署 

|   |   ├──项目总结、部署以及职业规划、面试指导1_.mp4  80.99M

|   |   ├──项目总结、部署以及职业规划、面试指导2_.mp4  33.71M

|   |   └──项目总结、部署以及职业规划、面试指导3_.mp4  81.21M

├──01.资料 

|   ├──course-info-master-c46fcd8ecb48319f3314c2e2e03ec4254d363a01.zip  143.87M

|   ├──资料2020-10-19.zip  131.50M

|   └──资料截止到0921.zip  117.87M

└──试看 

|   ├──nlp技术内容画像的抽取1_.mp4  296.18M

|   └──nlp技术内容画像的抽取5_.mp4  318.79M