直播报名 | 推荐系统技术实践之路

Posted 2021-05-01 DataFunTalk

9月5日，13：30-17：30，由 INGRAM、NVIDIA、DataFunTalk 联合主办的推荐算法技术沙龙邀请到来自NVIDIA、网易严选、连尚文学、阿里巴巴、爱奇艺的五位嘉宾做客 DataFunTalk 直播间，进行推荐系统相关的主题分享。

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直播信息

本期主题： 推荐算法技术沙龙

活动主办： INGRAM、NVIDIA、DataFunTalk

分享嘉宾：赵元青 、潘胜一、吴震华、王修充、黄新平

分享时 间： 9月5日，13:30-17:30

分享地点：网络直播间

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日程安排

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内容摘要

赵元青

NVIDIA | 深度学习架构师

赵元青， 2013 年本科毕业于北京信息科技大学，曾就职于阿里大文娱优酷事业群、知乎和  OPPO。 曾经在知乎负责过个性化推送算法侧和首页排序/重排序模块，在推荐系统领域有较深的钻研。 目前在 NVIDIA   负责推荐系统领域的深度学习解决方案架构。

分享主题： Intro to Merlin – a high performance, DL based recommender system framework

内容摘要：

• Merlin 推荐系统框架总览

• NVTabular - 特征工程和前处理

• HugeCTR – CTR 训练框架

• NVIDIA 专家提供的各类主流推荐系统模型实现 ( TensorFlow、PyTorch、HugeCTR )

听众收益：

• 了解推荐系统的各个环节

• 了解 Merlin 推荐系统框架的优势

• 能够上手实践推荐系统的搭建

新技术/实用技术点：

• 推荐系统的端到端处理流程

• HugeCTR 对大规模 embedding 的加速优化

• NVTabular 对特征工程和前处理的加速优化

潘胜一

网易严选 | 算法专家

潘胜一， 严 选 人工智能部 搜索推荐负责 人。 团队负责的业务包括搜索、推荐、内外部广告、用户模型等。

分享主题： "全能选手"表征模型的实践之路

内容摘要： 分享向量表征算法在个性化场景的迭代演化和效果落地的经验。

听众收益：表征模型的价值、选择、和场景落地。

新技术/实用技术点：Embedding, SeqModel, GNN

吴震华

连尚文学 | 高级算法总监

吴震华，现为 wifi万能钥匙集团旗下连尚文学推荐和搜索部门负责人，曾历任爱奇艺推荐中台算法总监，英威诺算法VP，Intel（中国）高级部门经理，曾经负责建设千万级日活资讯推荐产品。 目前专注于文学内容画像建设以及迁移学习在推荐系统中的深度应用。

分享主题： 长文本内容画像建设及小说推荐

王修充

阿里巴巴 | 算法专家

王修充，阿里巴巴算法专家，硕士毕业于北京航空航天大学，先后在京东推荐算法、阿里巴巴 CBU技术部推荐算法团队工作，目前工作方向为直播、短视频推荐算法在电商场景的应用。

分享主题： 阿里16 88直播推荐算法实践

内容摘要： 直播是电商行业近两年新兴与高速发展的导购形式，本次分享将结合演讲者在 1688直播业务场景的经验，分别从电商直播用户行为建模、多目标学习、直播排序debias去偏三个方面介绍直播推荐算法实践。

听众收益：电商场景下的直播推荐算法模型实战与细节分享。

新技术/实用技术点：电商直播场景应用Target Attention、异构网络、Transformer的异构行为建模，Debias方案实践与创新。

黄新平

爱奇艺 | 资深科学家

黄新平，爱奇艺资深科学家，现主要负责深度学习平台架构与调优，最近的工作重点是  CTR 模型方面，有多年编译器及操作系统内核开发及并行系统调优经验。

分享主题： 爱奇艺 GPU 加速 CTR 模型训练的实践

内容摘要： 以 Wide & Deep 模型训练为例，介绍了爱奇艺 GPU 优化的实践与效果。

听众收益：了解 CTR 模型的发展与性能优化过程，了解 GPU 优化 CTR 应用的方法。

新技术/实用技术点： GPU 加速大规模稀疏数据计算为主的 CTR 类模型的训练。

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沙龙报名

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