推薦系統算法工程師培養計劃

原創

2020-06-23 09:13

由於近些年深度學習技術的飛速發展，大力加速推動了AI在互聯網以及傳統各個行業的商業化落地，其中，推薦系統、計算廣告等領域彰顯的尤爲明顯。由於推薦系統與提升用戶量以及商業化變現有着密不可分的聯繫，各大公司都放出了衆多推薦系統相關職位，且薪水不菲，目前發展勢頭很猛。

但是，這裏存在幾個問題，很多欲從事推薦系統的同學大多數學習的方式是自學，1、往往是學了很多的推薦算法模型，瞭解些推薦裏常用的算法，如：協同過濾、FM、deepFM等，但是卻不清楚這些模型在工業界推薦系統中是如何串聯、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，導致無論面試還是真正去業界做推薦系統，都會被推薦領域的”老槍老炮“們一眼識別出小白屬性。2、對於算法原理理解不深刻，這就會導致實際應用時不能很好地將模型的性能發揮出來，另外面試時對於大廠面試官的刨根問底，只能是眼睜睜的丟掉offer。

CF、FM、DSSM、DeepFM等這些推薦業界明星模型，你真的清楚他們的內部運行原理以及使用場景嗎，邏輯迴歸爲什麼用sigmoid函數？有確切的理論推導嗎？FM模型與SVM有什麼相似之處嗎？FM固然可以用作爲打分模型，但它可以用來做matching嗎，如果可以，如何做？item2Vec模型在業界是如何緩解冷啓動的問題的？雙塔模型優勢在哪？深度模型到底是如何做matching的，是離線計算好結果還是實時的對網絡進行前向計算？DeepFM具體實現時，wide端和deep端的優化方式是一樣的嗎？基於Graph的推薦方法在業界的應用目前是怎樣的？基於上述的目的，貪心學院一直堅持跑在技術的最前線，幫助大家不斷地成長。

爲什麼選擇貪心學院的推薦系統訓練營？

首先，全網不可能找得到另外一門系統性的訓練營具備如此的深度和廣度，所以從內容的角度來講是非常稀缺的內容。

其次，即便網絡上的資源非常多，學習是需要成本的，而且越有深度的內容越難找到好的學習資源。如果一門課程幫助你清晰地梳理知識體系，而且把有深度的知識點脈絡講清楚，這就是節省最大的成本。

另外，作爲一家專注在AI領域的教育科技公司，教研團隊的實力在同行業可以算是非常頂尖的，這裏不乏頂會的最佳論文作者、美國微軟總部推薦系統負責人等大咖。