标签：思考题 模型 23 Datawhale 学习 组队 完成 代码
深度推荐模型
开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-rs/tree/master/DeepRecommendationModel
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：13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
任务安排
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
开营视频
插入视频
内容介绍
标签：思考题,模型,23,Datawhale,学习,组队,完成,代码 来源： https://blog.csdn.net/LSGO_MYP/article/details/114760925
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