构建、部署和优化推荐系统，使其能够有效吸引用户并影响业务价值（包括收入），这是十分困难的。全球电子商务、媒体和视频领域的数据科学家、机器学习工程师和负责人，现已成功设计、构建和部署能够影响业务价值的推荐系统。下载此白皮书，从专家访谈中获取见解、最佳实践和建议，并探索推荐系统团队如何进行预处理、特征工程、模型训练、模型评估、选择要集成的相应技术，以及实现与其它开源深度学习框架的互操作性。
白皮书
推荐系统最佳实践
了解《纽约时报》、腾讯、美团、NVIDIA 等全球性公司的领导者和技术专家的见解。
探索实用见解和建议
以下是参与访谈的一些领导者和专家：
Monica Rogati
AI 和数据科学顾问，创造了 LinkedIn“你认识的人”功能的首个 ML 模型
Xiangting Kong
腾讯专家工程师
Chris Wiggins
《纽约时报》首席数据科学家
Jun Huang
美团高级技术专家
Felipe Contratres
Magalu (Magazine Luiza) 个性化群体领袖
Vinny DeGenova
Wayfair 数据科学 – 搜索和推荐副主任
Even Oldridge
NVIDIA Merlin™ 工程主管
Kannan Achan
Walmart Global Tech
个性化推荐高级总监
发展中的推荐系统
阅读推荐系统简史，了解其构建者以及从 20 世纪 70 年代至今的演进历程。
热点趋势
了解电子商务、媒体、新闻、视频等领域中全球推荐系统的新趋势。
最佳实践
聆听行业领导者讲述其推荐系统实践，以及为优化推荐系统所做的各项工作。
