题名:
检索匹配   / 康善同编著 ,
ISBN:
978-7-111-70607-6 价格： CNY79.00
语种:
chi
载体形态:
X, 194页 图 24cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2022
内容提要:
本书主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务 (搜索、广告、推荐系统) 检索系统中的应用。本书详细讲述了检索匹配的理论、演进历史, 以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能, 包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等, 并提供了相应的代码。全书共11章, 分为四大部分。第一部分 (第1-2章) 介绍了深度学习的相关理论知识 ; 第二部分 (第3-6章) 介绍了业务中如何上线一个深度学习模型, 包括标签拼接、特征抽取、模型训练和预测等流程, 采用单机实现 ; 第三部分 (第7-9章) 介绍了检索算法基本理论以及演进历史, 并以业界中应用较为广泛的双塔模型DSSM为例进行了详细理论介绍和代码实现 ; 第四部分 (第10-11章) 介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式, 以加快模型的训练速度, 从而应对具有海量样本的业务场景。 
主题词:
机器学习   应用
中图分类法:
TP181 版次： 5
中图分类法:
G254.928 版次： 5
其它题名:
深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
主要责任者:
康善同 编著
责任者附注:
康善同, 本科毕业于南京大学, 于北京大学获得计算机系统结构硕士学位, 有十余年的互联网大厂一线算法相关工作经验。