《互联网大厂推荐算法实战》既适合推荐系统、计算广告、个性化搜索领域的从业人员阅读,也适合希望从事互联网算法工作的在校学生阅读。 作者简介· ··· 赵传霖,博士,毕业于清华大学电气工程专业,知乎“机器学习”话题优秀答主,目前在北京快手科技有限公司担任算法专家,拥有10余年的互联网算法从业经验,主要研究方向为推荐...
3.2.2 独占Embedding 43 3.3 Parameter Server:推荐算法的训练加速器 46 3.3.1 传统分布式计算的不足 46 3.3.2 基于PS的分布式训练范式 47 3.3.3 PS中的并行策略 49 3.3.4 基于ps-lite实现分布式算法 51 3.3.5 更先进的PS 57 3.4 小结 60 第4章 精排 61 4.1 推荐算法的5个维度 61 4.2 交叉结构 62 ...
《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法,并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。《互联网大厂推荐算法实战》总计10章,内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块(包括召回、粗排、精排与重排)所使用的算法技术、推荐算法实践中...
石塔西的这本《互联网大厂推荐算法实战》内容翔实,贴近前沿。不仅有原理的讲解,而且附带实现代码和相关论文。是互联网搜广推一线工程师们不可不读的一本好书。 ——字节跳动算法技术经理,《深度学习推荐系统》作者,王喆 推荐系统在现代工业界扮演着越来越重要的角色。从电商到社交媒体,推荐系统为用户提供了更加个性化的...
第二章 推荐系统中的特征工程 算法工程师的工作是将各种来源、各种形式(比如数值、文本、声音、图像)的原始数据,利用恰当的模型(或简单如逻辑斯谛回归[LR]、梯度提升决策树[GBDT],或复杂如含有几亿个参数的超大深度神经网络[DNN],使输入的数据充分交叉融合,挖掘出有意义的模型,制作出有用的模型,服务用户。
赵传霖博士所写的《互联网大厂推荐算法实战 》,讲的都是各互联网大厂当下主流的推荐算法。在书中,作者将各推荐算法之间的区别与联系,以及推荐算法的发展脉络娓娓道来。对于协同过滤、矩阵分解这类经典但过于老旧的算法,以及实现复杂、复现困难的那些前沿但过于新潮的算法,这本书并没有浪费笔墨,可以说是非常实用。这...
赵博士还是知乎“机器学习”话题优秀答主,曾经 4 次获得知乎创作排行榜“知势榜·影响力榜”(科技互联网领域)第一名。 有感于市面上讲推荐算法的图书要么内容老旧,要么只讲算法理论,脱离实际太远,于是赵博士决定创作《互联网大厂推荐算法实战》,分享一线实战经验,帮助大家理解推荐算法并灵活组合应用,从“术”上升到...
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互联网大厂推荐算法实战 作者:赵传霖出版:人民邮电出版社 2024.1页数:298定价:89.80 元ISBN-13:9787115628688ISBN-10:7115628688 去豆瓣看看 想要 拥有 00暂无人评价... 目录作者简介内容简介 《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法,并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《...