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允中 发自 凹非寺
量子位 编辑 | 公众号 QbitAI

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,很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学,在学习过程中会出现以下问题:

  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。

为什么选择贪心学院的推荐系统训练营?

首先,全网不可能找得到另外一门系统性的训练营具备如此的深度广度,所以从内容的角度来讲是非常稀缺的内容。

其次,即便网络上的资源非常多,学习是需要成本的,而且越有深度的内容越难找到好的学习资源。如果一门课程帮助你清晰地梳理知识体系,而且把有深度的知识点脉络讲清楚,这就是节省最大的成本。

另外,作为一家专注在AI领域的教育科技公司,教研团队的实力在同行业可以算是非常顶尖的,这里不乏顶会的最佳论文作者美国微软总部推荐系统负责人等大咖。

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