深度学习推荐系统 - 第1页

...深度学习推荐系统》既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本 科生、研究生、博士生阅读，帮助他们建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例 加强深度学习理论与推荐系统工程实践...

...本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括 Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现，还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建...

...深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的 4 层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在 4 层级联架构中的模型设计和实现原理；紧接其后介绍多目标排序在推荐系统...

...分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统...

...基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、深度学习等。项亮通过实例讲解，生动地展示了推荐系统在现实世界中的应用，包括电子商务、社交平台、流媒体服务等行业的实际案例。通过这些案例，读者能够理解推荐算法的...

...内容优化和个性化推荐等领域的核心技术，通过深度剖析上下文学习、Prompt 工程及分布式部署等方法，展示如何利用大语言模型提高推荐精度和用户体验。同时，通过实战项目的解析，助力读者掌握高效智能推荐系统从开发到部署...

...机器学习课程讲义，着力帮助读者融会贯通，深入理解机器学习原理并提高动手实战能力，是培养新一代人工智能实战型人才不可多得的好书。——朱军 清华大学计算机科学与技术系博世人工智能冠名教授、IEEE会士本书是全面、系统...

...研究，并且给出了供读者深入学习的推荐读物。这一版新增了多核系统和移动计算的内容，每一章都融入了新的技术进展，并且更新了习题和编程项目。本书既适合高等院校计算机相关专业的学生学习，也...

...收集、探索、清理、转换和操作数据；深入理解机器学习的基础；运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。

...我国正加速推动物联网、太数据、人工智能、云计算与制造业的深度融合，促进制造业向数字化、网络化和智能化转型升级。复杂系统健康监测是其中的关键环节之一.随着数据积聚、算法革新与算力提升，以裸度学习为代表的...