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适合人群：
互联网、多媒体、智能化等it行业
你将会学到：
搜索引擎中的排序至关重要，如何使用人工智能技术来提升用户体验就是大家广泛探索的方向之一。这里我们介绍排序学习learning to rank技术的基础，并给出深度学习下的基本原理和技术，帮助大家理解和学习这一系列有用的方法。
课程简介：
排序学习是搜索引擎的核心技术之一，对于大量的搜索记录数据的挖掘，我们能够找到帮助搜索引擎更好地提供服务的信息。本节课简单介绍排序学习技术。排序学习技术本身由于处理问题的视角和技术成熟度不同，产生了三大类的排序学习方法。本节课介绍排序学习的不同类别 Pointwise，Pairwise 和 Listwise 均是加入更多参考新的方法，通过设计不同的数据集来引入更丰富的排序信息是这两类方法背后的基本思想。给出排序学习中常用的 Pairwise 方法和 Listwise 方法。深度学习如何应用在排序学习中，这里的 RankNet 是一种简单的实施，我们在本节课介绍 RankNet 的基本结构，并给出一定的数学模型的设定；深度学习应用在 Listwise 方法中，主要需要改变的是我们如何对代价函数进行比对，以此作为训练的参照。最后 使用PaddlePaddle 实现 RankNet 和 LambdaRank 算法
课程大纲-第六部分 搜索排序学习应用视频课程
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排序学习的不同类别及 Pointcase排序学习技术本身由于处理问题的视角和技术成熟度不同，产生了三大类的排序学习方法。本节课介绍排序学习的不同类别和其中基本的方法 Pointwise
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排序学习 Pairwise 和 ListWisePairwise 和 Listwise 均是加入更多参考新的方法，通过设计不同的数据集来引入更丰富的排序信息是这两类方法背后的基本思想。本节课给出排序学习中常用的 Pairwise 方法和 Listwise 方法
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Pairwise 方法的神经网络模型 ranknet深度学习如何应用在排序学习中，这里的 RankNet 是一种简单的实施，我们在本节课介绍 RankNet 的基本结构，并给出一定的数学模型的设定
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