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一张长图,让你直击推荐系统背后算法、架构、深度学习等运用!

2018-05-15 16:46 极客时间

这张长图,凝聚了极客时间 App《推荐系统 36 式》专栏的核心要点,从概念到模型,从深度学习到算法,从架构到开源工具等等,全方面覆盖了搭建一个推荐系统的所有知识点。

值得一读。

AI前线后台回复“推荐系统”获得高清图片下载地址

为什么要在这里提推荐系统?

因为,最近十年尤其最近五年,借助推荐系统的技术和名头,异军突起的互联网产品越来越多,推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来,推荐系统会成为所有数据型产品的标配。

而推荐系统前方的技术蓬勃发展,后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状,大厂们一骑绝尘,太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从 0 到 1 诞生,需要去了解哪些知识。

而,这个专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络,并在此基础上补充实践案例与经验,力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。

本篇文章作者:

刑无刀(本名陈开江),现为链家网资深算法专家,从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师,考拉 FM 算法主管。 刑无刀有 8 年的推荐系统方向从业经历,他在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时,他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者,有长期的技术写作经验。

课程介绍:

很多同学一看到推荐系统的各种算法,再加上机器学习等高大上的名词,就怵得慌。其实刑无刀也是这么一路过来的,现在再回过去看推荐系统,其实并没有那么复杂。专栏里,刑无刀用通俗易懂、多举例少谈概念的方式帮大家讲清楚各个概念。

当然,这里面有的知识点复杂,有的知识点简单。对于复杂的知识点,订阅专栏后可以随时给作者留言,刑无刀会回复和解释,也会组织专门的直播来答疑。

点击【阅读原文】,可订阅或试读专栏!

 
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