会员
这就是推荐系统:核心技术原理与企业应用
胡澜涛等更新时间:2023-12-12 19:10:50
最新章节:封底开会员,本书免费读 >
推荐系统作为近年来非常热门的AI技术落地场景,已广泛应用于各行业的互联网应用,从衣食住行到娱乐消费,以及无处不在的广告,背后都依赖推荐系统的决策。本书贴合工业级推荐系统,以推荐系统的整体技术框架为切入点,深入剖析推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序、重排等核心模块,介绍每个模块的核心技术和业界应用,并展开介绍了推荐冷启动、推荐偏置与消偏等常见问题和解决方案。此外,还对当前推荐系统领域的热门前沿技术进行了介绍,包括强化学习、因果推断、端上智能等。
上架时间:2023-05-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
这就是推荐系统:核心技术原理与企业应用最新章节
查看全部胡澜涛等
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
AIGC辅助数据分析与数据化运营:场景化解决方案与案例分析
这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧,全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能,从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。本书采用案例驱动的写作方式,通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂,理论与实践结合,注重实计算机17.2万字 - 会员
当我点击时,算法在想什么?
我们生活在一个由算法构筑的世界:这些基于数据的算法不仅掌控着社会的运转、筛选着我们的网络见闻,还构成了自动驾驶、智能家居、前沿医疗、智慧城市乃至元宇宙发展的根本。它们是人类步入智能化新纪元的关键驱动力。随着我们对数字技术的依赖日益加深,数学家和数据研究者得以透过它们窥探我们的日常生活。他们通过收集我们的购物记录、消费倾向、兴趣爱好和旅行路径等数据,试图解码我们的日常行为模式。但是,这些数据驱动的分计算机15.2万字 - 会员
MindSpore大语言模型实战
随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展,大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道,不同领域涌现出各种强大的新模型。开发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型,需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。本书梳理大语言模型的发展,首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用;然后介绍由只编码(Encoder-Only)到只解码(Decoder-Only)的技术计算机6.6万字 空间计算:人工智能驱动的新商业革命
空间计算是一种不断发展的以三维世界为中心的计算形式和交互形式,是以计算机视觉为基础的高阶应用。其核心是使用AI、计算机视觉和扩展现实将虚拟体验融入物理世界,让用户摆脱屏幕的束缚,自然地与数字世界中的对象互动,就像与真实世界中的对象互动一样。随着生成式AI的爆发,空间计算平台将拥有更加丰富的内容,将在很大程度上改变我们的生活和工作,重新定义商业模式,并改变我们与技术和整个世界互动的方式,推动我们进入计算机12.1万字- 会员
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字 - 会员
机器学习教程(微课视频版)
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经计算机20.6万字 - 会员
机器学习中的统计思维(Python实现)
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。计算机18万字 - 会员
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习,想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识,掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇,将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章,前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络,深入详解各类主流模型及其变体;第4章介绍这三类基计算机13.4万字
同类书籍最近更新
- 会员
空间智能原理与应用
本书从空间信息处理角度出发,将人工智能领域的理论研究与专业实践相结合,完整介绍人工智能方法及其在空间信息处理中的应用,不仅涵盖人工智能领域的基础概念与基本方法,而且探讨知识图谱、计算智能、新兴机器学习、深度学习等前沿技术,同时介绍人工智能在地理文本大数据、遥感影像、激光点云等空间信息处理中的应用实例,具有较强的代表性和启发性。本书可以作为高等院校空间信息与数字技术、遥感科学与技术等专业高年级本科生人工智能23.8万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容人工智能30.2万字 - 会员
大模型实战:微调、优化与私有化部署
本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI人工智能15.8万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用人工智能8.1万字