请查收来自一线数据科学家和大数据工程师的实战经验 | IDP Meetup No.02 回顾

4月16日我们举行了IDP Meetup No.02，邀请到领先互联网企业的一线数据科学家和大数据工程师——腾讯赵喜生和领先金融科技公司李峰，分别从个性化推荐场景和大数据处理的角度分享AI开发生产平台在其日常工作中的实践和经验。同时，白海科技联合创始人兼技术负责人刘喆与大家探讨了编程辅助功能及其在IDP中的实现。

请各位小伙伴查收精彩内容回顾！

回顾1:机器学习平台在个性化推荐中的实践

腾讯推荐中台架构师赵喜生，以个性化推荐为例，为我们分享了AI开发生产平台如何使得复杂模型的训练及业务应用更为高效。主要内容包括：

推荐中台的组织逻辑数据—推荐特征处理：详细阐释了特征数据流和特征引擎架构训练—高维系统CTR模型训练：包括典型CTR网络，分布式Gradient Descent，分布式训练原理及技术实现等推理—低延时、高可用批量排序服务：包括推理引擎的介绍以及模型优化的具体方法业务—可扩展的推荐运营：包括推荐使用的场景，通用推荐的实现方法以及推荐链路debug等。IDP的实战经验分享：以实际案例展示利用IDP进行推荐模型构建的整体流程