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Deep Recommendation Model Learning

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

组队学习计划

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:15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

学习计划

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