Progettazione di Sistemi di Raccomandazione di Feed in Stile Twitter con Machine Learning

Come decidono le piattaforme social di massa quale contenuto appare nella timeline di un utente? Costruire un feed altamente coinvolgente e in tempo reale richiede una sofisticata combinazione di architettura di sistema e machine learning. Questo corso ti guida attraverso i blocchi fondamentali dei sistemi di raccomandazione di feed. Transiterai dalla comprensione dei vincoli di sistema di base alla progettazione di pipeline di raccomandazione multi-stadio che elaborano milioni di post in millisecondi. Cosa imparerai: 1. Comprendere la terminologia di base e l'architettura fondamentale dei moderni sistemi di feed. 2. Progettare pipeline di generazione di candidati utilizzando moderni database vettoriali e ricerca di embedding. 3. Generare dati di addestramento di alta qualità e gestire loop di feedback impliciti senza bias. 4. Costruire e valutare modelli di machine learning per il ranking ottimizzati per il coinvolgimento degli utenti. 5. Applicare filtraggio in tempo reale, ranker pesanti ed euristiche di diversità ai feed finali. 6. Praticare decisioni di progettazione di sistemi attraverso scenari scritti completi e analisi. Iniziamo dalle basi assolute, definendo i termini chiave ed esplorando il flusso di alto livello di una pipeline di feed. Da lì, approfondiremo la selezione dei candidati, l'ingegneria delle caratteristiche e i modelli specifici di machine learning utilizzati per classificare i contenuti. Questo corso è pensato per aspiranti architetti di sistemi, sviluppatori software e data scientist che desiderano entrare nel mondo dei sistemi di raccomandazione. Non è richiesta alcuna conoscenza avanzata di machine learning per iniziare. Continua a leggere per padroneggiare la meccanica dietro i feed che usiamo ogni giorno.