“深度”学习计算广告 这里是「王喆的机器学习笔记」的第四十二篇文章,很多同行可能读过我写的《深度学习推荐系统》这本书,但大多数人可能不知道我职业生涯的头四年都在做广告系统,之后才在推荐系统方向工作了四年,这两年又回到了广告…阅读全文 赞同581 15 条评论 分享收藏 当Parameter Ser...
深度学习中不得不学的Graph Embedding方法 这里是「王喆的机器学习笔记」的第十四篇文章,之前已经有无数同学让我介绍一下Graph Embedding,我想主要有两个原因: 一是因为Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行…阅读全文 赞同1654 169 条评论 分享收藏 谷歌、阿里、微软等10大深度...
转载自知乎王喆的机器学习笔记 【导读】最近互联网公司的秋招如火如荼的进行,不少同学都会咨询关于面试和选择offer的事情,本文将分三个部分做一个全面的总结:1. 机器学习算法工程师的能力结构;2. 算法工程师面试中的一些不确定性因素和解决办法;3. 准备算法工程师面试的十条建议。 今年是我作为算法工程师工作的...
随着微软的Deep Crossing,Google的Wide&Deep,以及FNN,PNN等一大批优秀的深度学习CTR预估模型在2016年被提出,计算广告和推荐系统领域全面进入了深度学习时代,时至今日,深度学习CTR模型已经成为广告和推荐领域毫无疑问的主流。在进入深度学习时代之后,CTR模型不仅在表达能力、模型效果上有了质的提升,而且大量借鉴并融合了深...
我的新书「深度学习推荐系统」-王喆的机器学习笔记 大家好,我是王喆,一个工作八年的推荐算法工程师。开通专栏一年多时间了,总是跟大家讨论一些技术问题,很少有机会以一个同行甚至朋友的身份跟大家分享一些行业感悟,借我的新书「深度学习推荐系统」发售的机会,想…阅读全文 赞同1401 162 条评论 分...
其次谈一谈为什么写王喆的机器学习笔记这个专栏,以及为什么要把专栏的文章总结梳理成一本书。我的想法很简单,就是把自己实践过的,熟悉的知识点梳理成章,形成一棵推荐系统领域的知识树。这棵树可以不完备,但它的每一根枝条应该是足够强壮的,它的生长过程应该是足够清晰的。只有这样,才能够在业界知识爆炸式增长的浪潮...
这门课程的主要目标就是要把架构图中的每个模块都讲清楚,把原理讲透,让你构建起深度学习推荐系统的实践架构。 这可能不止是一门课 课程从2020年10月份开始以来,已经有接近4000名同学一起学习。跟我写「深度学习推荐系统」那本书的时候一样,事情一开始,这个事情就不是我一个人的事情了。大家讨论的热情远远超过...
我的新书「深度学习推荐系统」-王喆的机器学习笔记 王喆发表于王喆的机器... 吴恩达的机器学习,属实牛逼 章北海mlpy 【阿里云大学免费课程】机器学习业务实践之路! 快收藏起来周末学习! 前言机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的...
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