2022 年 9 月 18-23 日
與 NVIDIA 一同參加第 16 屆 ACM 推薦系統年度大會 (RecSys 2022),瞭解推薦系統領域的嶄新研究成果、方法、資料庫和技術如何推動未來發展。我們邀請來自各產業的龍頭企業、各個領域的專業講者參與我們的線上演講,並將帶來推薦系統相關的技術展示、專業內容等各項精彩活動。
觀看由產業領導者、資料科學家與工程師帶來的介紹,瞭解他們在建立、訓練、最佳化,以及部署推薦系統的過程中,做了哪些開創性的工作。9 月 18 日當週,歡迎您一起共襄盛舉,依您的步調隨選觀看精彩講座。
瞭解用於建立推薦系統的開放原始碼框架 NVIDIA Merlin™。Merlin 讓資料科學家、機器學習工程師和研究人員能夠大規模打造高效能的推薦系統。
透過 Merlin 模型函式庫,來使用能夠搭配不同預測工作、損失函數以及負採樣策略的常見架構,以減輕開發和部署過程中的負擔。
瞭解四階段設計模式,此模式介紹了推薦系統 (不只是模型) 在生產中的樣貌,並達成共識。
參與 NVIDIA AI 的線上活動,與來自 Netflix、Twitter、NVIDIA 和其他公司的資料科學家和工程師一同共襄盛舉,針對建立和部署有效推薦系統的方式,共同分享並探討經驗與最佳實作案例。
在這篇部落格文章中,我們將討論循序式及階段基準式推薦系統的相關工作,也會說明為什麼這些使用案例既重要且實際。我們也會簡介 Transformers4Rec 的解決方案。
產業挑戰賽能幫助所有人推動推薦系統領域向前成長與邁進。NVIDIA 的勝利激發了新靈感,開始在推薦系統的深度學習框架 (如 NVIDIA Merlin) 中探索新技術。
與其他深度學習框架的嵌入層相比,NVIDIA Merlin™ 最佳化內嵌的執行效能高出 8 倍,並可作為 TensorFlow (TF) 外掛程式使用。此框架可與 TF 流暢搭配使用,也可作為原生 TF 嵌入層的置入式替換。
瞭解業界中推薦系統做法的最新趨勢。這份白皮書涵蓋了業界龍頭的精闢見解,包含騰訊、美團、Wayfair、《Luiza 雜誌》、《紐約時報》等
體驗專為開發人員、資料科學家、研究人員和學生推出,由講師指導且可自行安排進度的線上的實作訓練課程。在雲端上取得全面設定完成的 GPU 加速伺服器,藉此獲得工作所需的實際技能,甚至取得相關領域的能力認證。
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