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深度推荐模型

开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-rs/tree/master/DeepRecommendationModel

基本信息

• 贡献人员：罗如意、吴忠强、田雨，宁彦吉， 何世福、徐何军、赖敏材、刘纪川
• 学习周期：13天
• 学习形式：理论+实践；完成学习打卡
• 人群定位：了解机器学习基础， 了解推荐系统基础(参加过以往的推荐系统组队学习)，了解TF2 keras的基本用法
• 难度系数：中等

学习目标

熟悉经典深度学习模型的原理及代码实现（考虑到内容太多，这里选择了部分模型进行组队学习）。

环境配置

Tensorflow2.x

所有代码在colab上以默认配置跑没有问题。如果自己电脑可以装tf2.x，也可以在自己的电脑上完成代码实战

任务安排

Task00：熟悉规则（1天）

• 组队、修改群昵称
• 熟悉打卡规则

Task01: DeepCrossing（2天）

• 完成模型理论学习及代码实现
• 完成思考题

Task02: Wide&Deep（2天）

• 完成模型理论学习及代码实现
• 完成思考题

Task03: DeepFM（3天）

• 完成模型理论学习及代码实现
• 完成思考题

Task04: NFM（3天）

• 完成模型理论学习及代码实现
• 完成思考题

Task05: DIN（3天）

• 完成模型理论学习及代码实现
• 完成思考题

开营视频

插入视频

内容介绍

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