Newsbreak MLE包

frequentusera 发表于 2021-4-5 00:53
请问楼主知道它们MLE是做什么？

补充内容 (2021-04-05 00:53 +08:00):

NLP, recommendation都有吧

他们面试都面什么呢？

OnlyRabbit 发表于 2021-04-04 22:03:20
NLP, recommendation都有吧

想追问一下楼主，为什么NLP和recommendation会联系一起呢？现在NLP都用在recommendation里面而且是主流方法？不知道matrix factorization + deep learning 是不是主流方法？

Queenbee123 发表于 2021-4-5 14:25
他们面试都面什么呢？

我是刷题和ML的经历

frequentusera 发表于 2021-4-5 22:04
想追问一下楼主，为什么NLP和recommendation会联系一起呢？现在NLP都用在recommendation里面而且是主流方 ...

做新闻的推荐，那不得recommendation和NLP都用吗。deep learning是主流，把文本转成feature然后做。mf不是主流了

OnlyRabbit 发表于 2021-04-05 12:19:54
做新闻的推荐，那不得recommendation和NLP都用吗。deep learning是主流，把文本转成feature然后做。mf不是主流了

想追问一下楼主，在新闻之外，现在所有的推荐都是用NLP主流吗？在amazon，Facebook，eBay等等推荐都是怎样的呢？因为知识短浅而且完全不了解工业界现在普遍的做法，想求楼主科普一下。。。。。

frequentusera 发表于 2021-4-6 09:24
想追问一下楼主，在新闻之外，现在所有的推荐都是用NLP主流吗？在amazon，Facebook，eBay等等推荐都是怎样 ...

简单而言要处理text不就得NLP么。。你的推荐物品或者query中有文字不就得用NLP么。。

1. 感谢楼主分享。可以分享下大概的面经：phone + vo的经验吗？
2. 楼主是不是3年MLE经验（推荐系统方向）？
已给大米。非常感谢！

这是终于轮到美国跟进国内APP吗。。感觉头条都已经起步很多年了，这边现在搞起来感觉想象空间不大啊， 所以比头条那样的APP有什么特色和优势吗？