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3.2-深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用-算法进阶-分阶段演进
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在实际的互联网公司业务中,一方面业务非常多(譬如电商、广告、推荐等等),对于模型迭代的效率要求非常高;另一方面,部分业务数据量非常巨大,样本多达百亿。实际的业务需求催生出了模型中台的概念以支持快速迭代,同时支持巨大模型(千亿参数、TB级别)的快速训练以达到在核心业务上模型效果的精益求精。 本系列主要跟大家一起讨论下深度学习在实际的互联网业务中是如何落地的。 主要参考书籍:《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》。
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1-深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用-业务问题建模
0-深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用-导论
2.2-深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用-模型训练和预测
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3.1-深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用-算法进阶-匹配算法分类
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4-深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用-分布式机器学习
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2.1-深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用-样本和特征处理
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