深度学习再深入！新技术更新

深度学习再深入！新技术更新-强化学习与推荐系统高阶课程 项目部署与面试指导

           课程的核心定焦在了强化学习与推荐系统上，而在以往的推荐系统课程之上又做了更多技术的更迭教学。融入了更多像GraphEmbedding大家族与用户行为构建，引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐等等高级内容，课程还包括了高级项目实施与面试指导等内容，非常适合大数据学习的充电人士。
===============课程目录===============
(1)Week 10：深度Ranking模型等多个文件1个
├─资料10-19.zip
(2)Week 11：重排序与多目标学习0个
(3)Week 12：热点文章实时召回5个
├─热点文章实时召回策略-1(204238).mp4
├─热点文章实时召回策略-2(204238).mp4
├─热点文章实时召回策略-3(204238).mp4
├─热点文章实时召回策略-4(204238).mp4
├─热点文章实时召回策略-5(204238).mp4
(4)Week 13：多目标与用户多兴趣5个
├─多目标与用户多兴趣-1.mp4
├─多目标与用户多兴趣-2.mp4
├─多目标与用户多兴趣-3.mp4
├─多目标与用户多兴趣-4.mp4
├─多目标与用户多兴趣-5.mp4
(5)Week 14：强化学习与推荐系统4个
├─强化学习与推荐系统-1.mp4
├─强化学习与推荐系统-2.mp4
├─强化学习与推荐系统-3.mp4
├─强化学习与推荐系统-4.mp4
(6)Week 15：项目总结、部署3个
├─项目总结、部署以及职业规划、面试指导1.mp4
├─项目总结、部署以及职业规划、面试指导2.mp4
├─项目总结、部署以及职业规划、面试指导3.mp4
(7)Week 1：机器学习基础0个
(8)Week 2：推荐系统基础0个
(9)Week 3：内容画像与用户画像0个
(10)Week 4：用户画 Week0个
(11)Week 5：传统match方法0个
(12)Week 6：深度match方法0个
(13)Week 7：经典Ranking方法6个
├─ctr预估初探1.mp4
├─ctr预估初探2.mp4
├─ctr预估初探3.mp4
├─ctr预估初探4.mp4
├─ctr预估初探5.mp4
├─ctr预估初探6.mp4
(14)Week 8： GraphEmbedding 大家族与用户行为构建6个
├─lecture1-1.mp4
├─lecture1-2.mp4
├─lecture1-3.mp4
├─lecture1-4.mp4
├─lecture1-5.mp4
├─辅助内容.mp4
(15)Week 9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐4个
├─lecture1.mp4
├─lecture2.mp4
├─lecture3.mp4
├─辅助内容.mp4
(16)资料2个
├─course-info-master-88321b04263367533fba45b3b6763160f8a15563.zip
├─资料.zip
(17)Week 10：深度Ranking模型等多个文件Week 10;深度Ranking模型7个
├─lecture1.mp4
├─lecture2.mp4
├─lecture3.mp4
├─lecture4.mp4
├─课程辅助内容1.mp4
├─课程辅助内容2.mp4
├─课程辅助内容3.mp4
(18)Week 11：重排序与多目标学习lecture5个
├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4
├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4
├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4
├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4
├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4
(19)Week 11：重排序与多目标学习
eview2个
├─Review-1.mp4
├─Review-2.mp4
(20)Week 1：机器学习基础1.1 课程安排与项目介绍9个
├─1.开篇介绍.mp4
├─2.课程概览.mp4
├─3.老师介绍.mp4
├─4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4
├─5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4
├─6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4
├─7.神经网络.mp4
├─8.正规化.mp4
├─9.常用优化算法.mp4
(21)Week 1：机器学习基础1.2 课程辅助内容3个
├─1.指数分布.mp4
├─2.广义线姓模型.mp4
├─3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4
(22)Week 2：推荐系统基础Week 2-2.1推荐系统基础6个
├─1.推荐架构与协同.mp4
├─2.推荐架构与协同.mp4
├─3.推荐架构与协同.mp4
├─4.推荐架构与协同.mp4
├─5.推荐架构与协同.mp4
├─6.推荐架构与协同.mp4
(23)Week 2：推荐系统基础Week 2-2.2 课程辅助内容2个
├─1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
├─2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
(24)Week 3：内容画像与用户画像3.1内容画像与用户画像5个
├─1.nlp技术内容画像的抽取.mp4
├─2.nlp技术内容画像的抽取.mp4
├─3.nlp技术内容画像的抽取.mp4
├─4.nlp技术内容画像的抽取.mp4
├─5.nlp技术内容画像的抽取.mp4
(25)Week 3：内容画像与用户画像3.2 课程辅助内容3个
├─1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
├─2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
├─3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
(26)Week 4：用户画 Week4.1用户画像4个
├─1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
├─2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
├─3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
├─4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
(27)Week 4：用户画 Week4.2 课程辅助内容2个
├─1.Redis的搭建与使用.mp4
├─2.Redis的搭建与使用.mp4
(28)Week 5：传统match方法第 5 章：Week 5-5.1传统match方法4个
├─1.传统match方法.mp4
├─2.传统match方法.mp4
├─3.传统match方法.mp4
├─4.传统match方法.mp4
(29)Week 5：传统match方法第 5 章：Week 5-5.2 课程辅助内容2个
├─1.NCF、GMF的实现.mp4
├─2.NCF、GMF的实现.mp4
(30)Week 6：深度match方法Week 6-6.1深度match方法4个
├─1.深度match方法.mp4
├─2.深度match方法.mp4
├─3.深度match方法.mp4
├─4.深度match方法.mp4
(31)Week 6：深度match方法Week 6-6.2 课程辅助内容2个
├─1.f深度match方法.mp4
├─2.f深度match方法.mp4