2020/06/11 16:49

公开课5：使用Amazon SageMaker构建基于gluon的推荐系统

6 月 9 日，机器之心联合 AWS 开设的《快速上手 Amazon SageMaker，轻松玩转机器学习》线上公开课第 5 课正式开讲，亚马逊AWS解决方案架构师陈磊为大家带来了主题分享《使用Amazon SageMaker构建基于gluon的推荐系统》。

第 5 课为大家从入门阶段开始介绍如何利用Amazon SageMaker基于gluon构建一个简单的推荐系统，并且将它进行部署调用，这是您入手推荐系统的很好的入门教程，通过现场演示可以让学员有直观的上手体验。第 5 课回顾视频如下：

快速上手Amazon SageMaker，轻松玩转机器学习

3 周时间，6 次课程，帮助开发者熟悉Amazon SageMaker各项组件的使用方法，轻松玩转机器学习。

入门Amazon SageMakergluon推荐系统Amazon

相关技术

静止机器人

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

推荐系统技术

推荐系统（RS）主要是指应用协同智能（collaborative intelligence）做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤（Collaborative Filtering）。另外还有基于知识的推荐系统（包括基于本体和基于案例的推荐系统）是一类特殊的推荐系统，这类系统更加注重知识表征和推理。

来源：机器之心

机器之心机构

机器之心，成立于2014年，是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系，为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

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