深度学习第二课:个性化推荐

作者/分享人:李钊
PaddlePaddle 官方开源社区成员,book.paddlepaddle.org 作者之一,大三本科在读。个人博客:https://livc.io

以深度学习为代表的人工智能技术正在悄无声息地进入推荐领域,不管是电商、电影还是新闻、Feed流,有人的地方就有个性化。人们往往喜欢花 2 个小时看一部电影,却不愿意花 20 分钟去挑选一部电影,这就是推荐系统的意义。

本场Chat中,我会介绍个性化推荐的经典模型,然后使用PaddlePaddle搭建神经网络,完成电影推荐的任务。最后,我会介绍推荐系统在ChatBot、智能家居等领域的发展,并带领您在 5 分钟内搭建自己的聊天机器人。

实录提要:

  • 本科生如何入门,如果入门之后,在哪能找到提高自己的方法?
  • 具体应该怎么将特征向量化呢?
  • 如何利用深度学习提高基因功能预测的精准度?
  • 使用深度学习要使用大量训练数据吧?如何解决数据稀疏问题?
  • 智能推荐需要依赖多大量级的数据才能做到很好的效果呢?
  • 学习该智能推荐和机器学习对硬件有什么特别的要求吗?
  • 有没有step by step入门级进阶案例演示?怎样制定机器学习路线?
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文章出炉
交流日期
     
02月17日
03月03日
03月09日 20:30
查看文章评论/提问
阿拉贺💤
您好,我想问下本科生怎么入门呀,如果入门之后,在哪能找到提高自己的方法,比如阅读一些实例代码,项目什么的还是其他更好的方法?还有,如果想在这方面找到实习的机会,需要做哪些准备呢?
最美的
这个机器人我以为是从语义理解的角度来说的机器人呢,没想到只是一个接口。更希望看到知识图谱、query分析的角度的机器人的内容。
董子琪
看到你在生物信息学上使用深度学习技术,能分享一下深度学习在生物信息学、疾病预测等方面的应用吗?或者你们探索的经历
忆臻
请问作者,具体应该怎么将特征向量话呢?谢谢
『倚剑听雨
深度学习将在生命科学领域发挥重要作用。如何利用深度学习提高基因功能预测的精准度?尤其是对于数量庞大功能模糊的非编码rna的预测亟待解决!希望能有机会共同探讨这些问题。
使用深度学习要使用大量训练数据吧?如何解决数据稀疏问题? 个性化推荐中冷启动问题一般怎么解决?
Saligia
文章中说深度学习崛起是在2012年,但是很多媒体说2016年才是深度学习元年,那么到底是哪一年呢?
Mezereon
请问一下,paddle目前支持的预测库是Python的API,有没有考虑多语言的接口开发,支持多语言来进行预测?
子木一
关于Youtube那篇论文的提问:原文没有看抱歉,有几个不明之处:候选网络是监督还是非监督?监督的话标注的内容是什么如此多的分类如何标注,非监督的话优化目标是什么?候选网路的输出层为什么是softmax,而不是linear或者sigmoid?(即候选过程为什么是多分类问题而不是多标签问题)。排序网络的训练数据如何构成,优化目标是什么?
孔滕: 肯定是监督学习,输入说的很明确,输出是video I'd的embedding 这个框架和word2vec基本一样,隐含层增多而已。softmax具体实现时就用ns这种方法减少计算复杂度
杨珍琪
输入降维size,Batch size,learn rate,隐层神经元个数和层数设置怎么选择和调节,有没有好的方法和工具,一般使用多服务器还是以服务器多显卡的,500层以上网络几个显卡比较够用,问题有点多,谢谢!
呉卓峰
什么时候发布新api呢?
PaddlePaddle开源团队: 本周内
missjun
1 用户id,电影id也可以作为特征吗?特征不必须是随机变量吗?2如果可以作为特征.又比如用户id有几百万或是更多,又该怎么编码
Jerry
1. 智能推荐需要依赖多大量级的数据才能做到很好的效果呢? 2. 学习该智能推荐和机器学习对硬件有什么特别的要求吗? 比如,运算要求比较高,还是 存储方面高 3. 有java 版本的api 可以使用吗? 4. 目前业界也有好多智能推荐的东西,比如 电商 京东,淘宝,网易云音乐,推荐的东西质量也很一般,这个和大数据量级有关还是 和算法有关呢?
零星
冲着聊天机器人进来的,我想怎么也得是个seq2seq吧,结果…
康康
有没step by step入门级进阶案例演示?怎样制定机器学习路线?怎么去攻克高门槛的算法?
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