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深度学习第二课:个性化推荐

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李钊
4.3
严选 Chat了解严选标准

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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Orkesh7 个月前
后面的一些图刷不出来, 能否处理一下
康康3 年前
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?
零星3 年前
冲着聊天机器人进来的,我想怎么也得是个seq2seq吧,结果…
枕邊書3 年前
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?
missjun3 年前
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
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