#23 机器学习和推荐系统牛油果烤面包

#23 机器学习和推荐系统

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从微博到抖音,从视频到播客,从新闻到购物,智能推荐无处不在。今天我们请到了从事智能推荐系统相关工作的资深从业者张一飞来和我们聊一聊机器学习和推荐系统。如果我们要山寨一个抖音,建一个短视频推荐系统。需要做些什么呢?嘉宾会介绍搭建这一系统的流程、组件以及周边系统。嘉宾还会告诉我们如果想做这方面的工作,需要什么样的知识和技能,以及在精进道路上应该注意什么。

本期内容包括:

  • 从事这一领域的感受
  • 什么是人工智能
  • 什么是深度学习
  • 为什么深度学习用于推荐系统比较晚
  • 如何给一个抖音山寨建推荐系统?
    1. 如何 bootstrap
    2. 需要保存什么数据
    3. 训练模型
    4. 对比测试(A/B Test)
    5. 如何选取特性
    6. 周边系统
  • 机器学习在推荐系统中提升的空间
  • 机器学习在推荐系统中提升的方向
  • 机器学习在推荐系统和搜索使用的不同点
  • 从事这一行业需要的知识和技能
  • 如果要精进,要提高哪方面素质

嘉宾:张一飞

主持:斯图亚特

剪辑:立冰

制作人:斯图亚特

封面图片
By Delta News Hub flic.kr
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片头音乐
Courante 1st Cello Suite
Exzel Music Publishing (freemusicpublicdomain.com)
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展开Show Notes
Heathers
Heathers
2022.9.05
31:35 推荐系统需要具备的:
知识:深度学习的基本理论,相关项目操作经验
技能:数据分析—SQL、Python
网小鱼
网小鱼
2021.12.17
感觉主持人都比嘉宾懂行,一个RL不知道中文是什么,真不知道是嘉宾太厉害了还是怎么回事
这个理想系统,推荐的只有你想要的,没有你想要的就显示没有。这不就是搜索框嘛。。。晕
不考虑基础数据的缺失的问题,推荐系统的提升空间主要依赖推荐模型(算法)的升级吗?
14:21同时得到用户和视频的信息
09:53在深度学习前流行的模型是什么