本次给大家推荐的书是微软亚洲研究院作者联合著作《推荐系统前沿与实践》。 本书内容 本书作者以一线研发人员的视角和经验,对推荐系统进行总结,尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。 本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习...
本次给大家推荐的书是微软亚洲研究院作者联合著作《推荐系统前沿与实践》。 本书内容 本书作者以一线研发人员的视角和经验,对推荐系统进行总结,尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。 本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法,然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向,最后结合微软的...
划线价:商品展示的划横线价格为参考价,并非原价,该价格可能是品牌专柜标价、商品吊牌价或由品牌供应商提供的正品零售价(如厂商指导价、建议零售价等)或其他真实有依据的价格;由于地区、时间的差异性和市场行情波动,品牌专柜标价、商品吊牌价等可能会与您购物时展示的不一致,该价格仅供您参考。
推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一,30 年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验,对推荐系统进行总结,尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法,然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向,...
人工智能前沿技术丛书7册 推荐系统 前沿与实践+知识图谱导论+自然语言处理+隐私计算+图表征学习 迈向动态开放环境 +图深度学习+可解释人工智能导论 朱文武等著 博文视点 人工智能 人工智能前沿技术 李东胜,练建勋,张乐,任侃,卢暾... 著 京东价 ￥ 降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择--...
《推荐系统:前沿与实践》正是在这样的背景下出版的。感兴趣可以扫描海报或点阅读原文优惠购书。 本书内容 本书作者李东胜、练建勋、张乐、任侃、卢暾、邬涛、谢幸长期活跃在推荐系统研发一线,在推荐系统领域的权威会议和期刊上发表过数百篇有影响力的学术论文,主持开发包括Microsoft Recommenders在内的多个成功推荐系统项...
QRec 快速实现推荐系统的Python框架、LightGBM 特征转换库、Apache Sedona 处理大规模空间数据的集群计算系统、pyampute 在完整数据集中生成缺失值、oslo 大规模模型优化框架、苏黎世联邦理工『数据建模与数据库』2022课程、DeepMind 基于AI的海龟面部识别、wandb 机器学习训练过程记录工具、新兴编译器与架构相关资源、前沿...
推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一,30 年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验,对推荐系统进行总结,尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法,然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向,...
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