کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Neural-based multi-task learning (MTL) has been successfully applied to many recommendation applications. However, these MTL models (e.g., MMoE, PLE) did not consider feature interaction during the optimization, which is crucial for capturing complex high-order features and has been widely used in ranking models for real-world recommender systems. Moreover, through feature importance analysis across various tasks in MTL, we have observed an interesting divergence phenomenon that the same feature can have significantly different importance across different tasks in MTL. To address these issues, we propose Deep Multiple Task-specific Feature Interactions Network (DTN) with a novel model structure design. DTN introduces multiple diversified task-specific feature interaction methods and task-sensitive network in MTL networks, enabling the model to learn task-specific diversified feature interaction representations, which improves the efficiency of joint representation learning in a general setup. We applied DTN to our company's real-world E-commerce recommendation dataset, which consisted of over 6.3 billion samples, the results demonstrated that DTN significantly outperformed state-of-the-art MTL models. Moreover, during online evaluation of DTN in a large-scale E-commerce recommender system, we observed a 3.28% in clicks, a 3.10% increase in orders and a 2.70% increase in GMV (Gross Merchandise Value) compared to the state-of-the-art MTL models. Finally, extensive offline experiments conducted on public benchmark datasets demonstrate that DTN can be applied to various scenarios beyond recommendations, enhancing the performance of ranking models.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری چند وظیفه ای مبتنی بر عصبی (MTL) با موفقیت در بسیاری از برنامه های توصیه ای اعمال شده است.با این حال ، این مدل های MTL (به عنوان مثال ، MMOE ، PLE) تعامل ویژگی را در طی بهینه سازی در نظر نگرفتند ، که برای ضبط ویژگی های پیچیده مرتبه بالا بسیار مهم است و به طور گسترده در مدل های رتبه بندی برای سیستم های پیشنهادی در دنیای واقعی مورد استفاده قرار گرفته است.علاوه بر این ، از طریق تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی در کارهای مختلف در MTL ، ما یک پدیده واگرایی جالب را مشاهده کرده ایم که همین ویژگی می تواند در کارهای مختلف در MTL از اهمیت قابل توجهی برخوردار باشد.برای پرداختن به این موضوعات ، ما شبکه تعامل ویژگی های خاص چندین کار (DTN) را با طراحی ساختار مدل جدید پیشنهاد می کنیم.DTN چندین روش تعامل با ویژگی های خاص کارکنان خاص و شبکه حساس به وظیفه را در شبکه های MTL معرفی می کند و این مدل را قادر می سازد تا بازنمایی های تعامل با ویژگی های متنوع را بیاموزد ، که باعث بهبود کارآیی یادگیری بازنمایی مشترک در یک مجموعه کلی می شود.ما DTN را به مجموعه داده های توصیه تجارت الکترونیکی در دنیای واقعی ، که از بیش از 6.3 میلیارد نمونه تشکیل شده بود ، اعمال کردیم ، نتایج نشان داد که DTN به طور قابل توجهی از مدلهای پیشرفته MTL برتر است.علاوه بر این ، در طول ارزیابی آنلاین DTN در یک سیستم پیشنهادی تجارت الکترونیکی در مقیاس بزرگ ، ما یک کلیک 3.28 ٪ در کلیک ، افزایش 3.10 ٪ در سفارشات و افزایش 2.70 ٪ در GMV (ارزش کالاهای ناخالص) در مقایسه با مدرن مشاهده کردیم.مدل های MTL-ART.سرانجام ، آزمایش های آفلاین گسترده انجام شده بر روی مجموعه داده های معیار عمومی نشان می دهد که DTN می تواند در سناریوهای مختلف فراتر از توصیه ها اعمال شود و عملکرد مدل های رتبه بندی را افزایش می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
