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〖课程介绍〗:
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帮助你成为一名合格的推荐系统工程师，不需要任何AI基础，仅需要编程基础。
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〖视频截图〗:
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试看: https://pan.bAIdu.com/s/1GN3Ui4Ldc7kp80WnihZhVg 提取码: r8sh
〖课程目录〗:
项目案例
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实现基于用户协同的文本推荐系统
“在深度学习盛行的时代，经典的协同过滤方法是否还在各大公司的推荐引擎中使用呢？答案是肯定的，协同算法在推荐领域中有这不可磨灭的基因，作为分发和传播能力极强的方法，至今，协同过滤方法仍然在工业界有这广泛的应用。此案例中，同学们将亲手实践协同算法的威力。
基于nlp技术、Redis构建与存储内容画像
用户画像在推荐领域有着至关重要的作用，主流的协同以及今天大火的深度召回方法，如双塔、YouToBe召回方法等的情况下，基于用户画像的召回方法仍然适用，因其极具可控性与解释性，推荐领域，因其有这天然的业务性，导致推荐系统对可解释性要求极高，当出现推荐的bad case时，基于用户画像的召回策略是查找bad case的重要手段。
item2Vec的实现
推荐业务领域常常有如下场景，相关推荐、猜你还喜欢等，熟悉吧？背后支持的算法和系统策略逻辑是什么呢？答案就在此案例中，类似的相关推荐场景，即为：根据现有物品推荐另一相关的物品或者商品，借助于用户行为与word2vec思路，将item Embedding引入此场景，并适当引入side info信息来做商品的相关推荐方法，此案例将为你揭晓其中的秘密。
FM方法的实现
MF(矩阵分解)算法作为推荐算法经典代表作之一，其是最早体现出Embedding泛化扩展思想的雏形；之后，FM(因子分解机)算法在MF(矩阵分解)基础之上发扬光大，将Embedding思想进一步引入传统的机器学习做推荐，FM算法看成推荐领域的万金油，召回、粗排、精排均可用FM实现，在深度学习上线资源较困难的情况下，可视为推荐领域的baseline的不二法门，此案例中，你将亲自感受FM算法的魅力。
Wide&&Deep算法实现
推荐算法本质上就是在解决两个问题：记忆和泛化，传统的LR等模型，将大量的ID类稀疏特征直接喂给模型，再由广义线性模型直接学习这些ID类特征的权重，本质上就是模型对特征的简单粗暴的记忆，因此，泛化扩展性得不到保证，从未出现过的特征(如很重要的交叉特征等)，模型无法学习该特征权重，故特征的指征能力无法体现；因此，深度学习模型引入Embedding稠密向量概念，将不同特征之间的一部分共性抽象出，放入Embedding空间进行学习，这样的操作可以近乎看作是模糊查找，具有较强的泛化能力，但记忆性显然不如LR等模型，wide&&deep的提出是兼容记忆性与泛化性的考虑，在此基础上，后续的DeepFM等模型，也只是在wide端加强了模型对特征的显式交叉，但架构本质与wide&&deep模型是一样的。此案例就来带大家实操WDL方法。
基于画像的推荐项目
推荐系统主要分为两个环节：召回和排序。这两个阶段，都离不开用户画像的支持，而用户画像又是在内容画像基础之上不断累积用户行为而来，故首先需要有内容画像，构建文本物品的内容画像需要nlp技术的支持，存储内容和用户画像依赖常用数据库以及贝叶斯平滑、威尔逊置信区间等技术；学习本项目后，你将了解到如何使用nlp技术抽取物品信息形成内容标签，依托mysql、Redis等数据库存储内容画像，并基于内容画像和用户行为形成用户画像，在此基础之上建立基于画像的推荐系统。
新闻推荐项目
目前业界最主流的推荐系统使用 “多路召回 + 精排” 的方式，本项目中，带你掌握这种工业界最流行的推荐方式，你将使用MF、双塔等深度网络进算法对用户和物品进行表达，并基于ANN检索的方式实现召回，最后使用精排，对每个候选物品进行打分并排序，最后按照得分对用户进行物品展示。
基于图和深度网络的新闻推荐项目
目前业界有个趋势：“ 将图方法引入推荐系统 ”，那么具体要如何操作呢，有哪些图的推荐算法是目前业界比较流行的？这些方法是如何嵌入到推荐系统中的？哪些方法是基于用户行为的？哪些方法是同时引入先验的知识图谱信息与用户行为的？本项目带你掌握这些图方法，基于图方法对用户进行兴趣建模，从而实现召回目的；在精排打分阶段，目前业界各大厂也已经由传统模型全面替换成深度网络及其各种变种了，本项目将在排序阶段带你掌握深度网络的排序玩儿法。
实时召回推荐项目
目前业界流行的 “ 召回 + 精排 ” 模式的推荐方式有没有弊端呢？仔细想想，如果只基于这种方式来为用户展示物品，很多时候模型很难及时响应用户的实时交互需求，在本项目中，将带你实现推荐领域的实时交互策略、以及热点文章推荐的实时交互技术；让你了解如何计算实时收益、实现实时画像、增加推荐系统的实时交互性。
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摘要：在数字化时代，推荐系统工程师成为热门职业。本文深入剖析了“【Python】贪心学院-推荐系统工程师|价值21998元|学完年薪80万！|完结无秘”这一课程，从课程内容、教学方法、就业前景和学员评价四个方面进行详细阐述，旨在为有意向学习推荐系统工程师的朋友提供参考。
1、课程内容
【Python】贪心学院-推荐系统工程师课程涵盖了推荐系统领域的核心知识，包括但不限于推荐算法、数据挖掘、机器学习等。课程内容丰富，从基础理论到实战案例，全面深入，让学员能够系统地掌握推荐系统工程师所需的专业技能。
课程内容分为以下几个模块：推荐系统概述、推荐算法原理、协同过滤、矩阵分解、基于内容的推荐、基于模型的推荐、推荐系统评估、推荐系统优化等。每个模块都有详细的讲解和实战案例，帮助学员快速上手。
此外，课程还提供了丰富的学习资源，如课件、代码、视频等，方便学员随时复习和巩固所学知识。
2、教学方法
【Python】贪心学院-推荐系统工程师课程采用理论与实践相结合的教学方法，注重培养学员的实际操作能力。课程讲师均为行业资深专家，具有丰富的教学经验和实战经验，能够为学员提供高质量的教学服务。
课程采用线上直播授课，学员可以随时随地听课，不受时间和地点限制。此外，课程还设有答疑环节，学员在学习过程中遇到问题可以及时向讲师请教。
课程注重互动，讲师会通过案例分析、小组讨论等形式，激发学员的思考能力和创新能力，帮助学员更好地理解和掌握课程内容。
3、就业前景
随着互联网的快速发展，推荐系统工程师成为各大企业争抢的人才。据相关数据显示，学完【Python】贪心学院-推荐系统工程师课程后，学员的年薪可达到80万。这一薪资水平在行业内属于较高水平，具有很大的吸引力。
推荐系统工程师的就业方向广泛，包括但不限于互联网公司、电商平台、金融行业、教育机构等。随着人工智能技术的不断进步，推荐系统工程师的需求将持续增长，就业前景十分广阔。
此外，课程还提供就业指导服务，帮助学员顺利进入职场，实现职业发展。
4、学员评价
【Python】贪心学院-推荐系统工程师课程自推出以来，受到了广大学员的一致好评。学员纷纷表示，课程内容丰富、实用，讲师讲解清晰、易懂，学习效果显著。
学员张先生表示：“通过学习这门课程，我不仅掌握了推荐系统工程师的专业技能，还拓展了自己的视野，为未来的职业发展打下了坚实基础。”
学员李女士说：“课程的教学方法非常灵活，让我在轻松愉快的氛围中学习到了知识。感谢讲师的辛勤付出，让我受益匪浅。”
总结：
【Python】贪心学院-推荐系统工程师课程以其优质的内容、先进的教学方法和广阔的就业前景，成为推荐系统领域的一颗璀璨明珠。通过学习这门课程，学员可以迅速提升自己的专业技能，为未来的职业发展奠定坚实基础。
本文对课程进行了全面剖析，旨在为有意向学习推荐系统工程师的朋友提供参考。希望本文能对您有所帮助。
本文由nayona.cn整理
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