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商品定價

$400~$599 (1)
$600~$799 (1)
出版日期

2024年 (2)
裝訂方式

平裝 (2)
作者

謝楊易 (2)
出版社/品牌

深智數位 (1)
電子工業出版社 (1)

三民網路書店 / 搜尋結果

2筆商品,1/1頁
AI讀心數:推薦系統演算法核心程式碼精通
79折
作者:謝楊易  出版社:深智數位  出版日:2024/10/19 裝訂:平裝
AI讀心數 - 推薦系統演算法核心程式碼精通 網際網路快速發展,使用者和內容規模均迅速增長。如何讓使用者找到感興趣的內容成為許多公司的核心問題。推薦系統屬於被動型消費。和搜尋系統是連接使用者和內容的關鍵橋樑。深度學習技術開始進入推薦系統,深度學習的推薦系統顯著提升了內容分發的準確性和使用者體驗,推薦演算法工程師因此進入了一個新的時代。推薦演算法也在迅速發展,從業者需要不斷學習新知識。推薦系統的鏈路很長,包括召回、粗排、精排和重排等多個模組,掌握整體架構並深入理解各個模組的細節是困難且重要的。本書主要介紹推薦演算法技術,涵蓋召回、粗排、精排和重排等模組,讓讀者熟悉推薦演算法的全過程,加深系統化理解,並掌握關鍵技術細節。書中介紹的技術也適用於搜尋和廣告等領域。幫助讀者掌握推薦演算法的整體架構和核心模組的知識框架,以及一些工作必備的經典模型,深入理解其出發點和具體實現方案,並在實際工作中靈活運用。處於資訊爆炸時代的推薦演算法工程師需要不斷學習新知識,接受更多挑戰。希望本書分享的知識和經驗能夠幫助讀者一臂之力。
優惠:新書特惠
庫存:9
定價:780 元, 優惠價:79 616
精通推薦算法:核心模塊+經典模型+代碼詳解(簡體書)
滿額折
作者:謝楊易  出版社:電子工業出版社  出版日:2024/03/01 裝訂:平裝
本書系統介紹了推薦算法的知識框架和技術細節,包括召回、粗排、精排和重排等模塊。第1章從用戶體驗、內容生產和平臺發展角度介紹為什麼需要推薦系統,並闡述推薦系統的分類及整體技術架構。第2章介紹推薦算法模型的基礎——數據樣本和特徵工程。第3章介紹傳統推薦算法。第4~7章介紹推薦系統中最複雜的部分——精排模塊,包括特徵交叉、用戶行為序列建模、Embedding表征學習和多任務學習。第8章介紹召回模塊,並詳細講解非個性化召回和個性化召回算法。第9章介紹粗排模塊,重點講解特徵蒸餾和輕量級特徵交叉等方法。第10章介紹重排模塊,包括打散和多樣性、上下文感知和端上重排等技術細節。 本書適用於推薦算法初學者、有一定工作經驗的推薦算法工程師,以及搜索、廣告和營銷等領域的從業者,也可作為高等院校計算機等相關專業師生的參考資料。
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
定價:534 元, 優惠價:87 465

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