机器学习打造智能推荐的应用实践

专题:机器学习与深度学习

案例来源: 谷歌  

会议地点:上海

分享时间:2018-08-25 15:50-16:50

ying lu

谷歌 数据科学家

现任谷歌硅谷总部数据科学家,为谷歌应用商城提供核心数据决策分析,利用机器学习和深度学习技术建立用户行为预测模型,为产品优化提供核心数据支持。曾在亚马逊、微软和迪士尼美国总部担任机器学习研究科学家,有着多年使用机器学习和深度学习算法研发为业务提供解决方案的经验。热衷于帮助中国社区的人工智能方面的研究和落地,活跃于各个大型会议并发表主题演讲。本科毕业于复旦大学数学专业,博士毕业于明尼苏达大学统计专业。

课程概要

本课程将讲述推荐系统的重要性,并从简到难介绍主流的推荐系统算法,包括基于深度学习的推荐系统算法以及他们背后的逻辑出发点。之后,课程将讲述如何建立科学的评估体系。最后,我们会探讨建立端到端的机器学习系统的关键步骤。课程旨在帮助学员更深入的了解推荐系统背后的原理,以及如何应用到实践中去。

听众收益

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