【新书】用Python和JAX构建推荐系统

实现和设计向用户提供推荐的系统是最流行和最重要的机器学习应用。无论您是想让客户在您的在线商店中找到最吸引他们的物品，还是让他们获得丰富和娱乐的视频，或者他们需要知道的新闻，推荐系统(RecSys)都提供了途径。

在这本实用的书中，作者Bryan Bischof和Hector Yee阐述了核心概念和示例，帮助你创建适用于任何行业或规模的RecSys。你将学习成功所需的数学、思想和实现细节。本书包括RecSys平台组件、栈中相关的MLOps工具，以及PySpark、SparkSQL、FastAPI、Weights & Biases和Kafka中的代码示例和有用建议。

你将学习:

• 建立RecSys系统所必需的数据

• 如何将你的数据和业务构建为RecSys问题

• 评估适合您系统的模型的方法

• 实现、训练、测试和部署所选模型的方法

• 您需要跟踪的指标，以确保您的系统按计划工作

• 当你更多地了解你的用户、产品和业务案例时，如何改进你的系统

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