无论你是相关从业者、数据科学家、研究人员或工程师,皆需要应对与构建、训练、优化和部署生产就绪型推荐系统相关的挑战。传统方法(例如矩阵分解)可以在一定程度上缓解 提供相关建议和个性化互动的深度挑战性。然而,随着更微妙的上下文数据的增加,现代推荐系统可以利用构建用户物品矩阵以外的技术、方法和算法。深入研究推荐系统的细微差别,并利用一系列工具、方法、软件包和库,可以帮助我们微调并扩展工作。
欢迎于 7 月 29 日加入由 NVIDIA 所主办的推荐系统峰会,与 NVIDIA、阿里巴巴、腾讯、美团等公司的专家在线交流,了解构建和部署有效现代推荐系统的相关知识和最佳实践。活动结束后,与会者还可以在推荐系统峰会(北美场)观看 Netflix、Twitter、Weights & Biases 和 Coveo 的相关演讲。