重磅！NVIDIA资深机器学习专家王泽寰：端到端的推荐系统应用框架Merlin及其应用 | 公开课预告

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推荐系统，在信息大爆炸的今天，已经成为了互联网行业的主要驱动力。其根本任务是联系用户和产品，解决信息过载的问题，通过分析用户行为，对用户兴趣建模，从而预测用户的兴趣并从海量的数据中筛选、推荐给用户感兴趣的信息。 随着行业数据规模的不断扩大，深度学习与推荐系统结合，基于大规模训练数据的深度学习推荐模型已经优于传统的内容推荐和协同过滤，然而复杂的模型与数据的快速增长也为实际的生产环境带来了新的挑战。 首先是庞大的数据量。商业级推荐系统的构建，往往需要通过庞大的数据训练实现，在这种规模下，数据的提取、转换、加载和预处理要比训练普通的深度学习模型花费更多的时间。 然后是大量的重复试验。在实际的生产环 ………………………………