推薦系統與幕後的資料工程
簡介：
在這次分享中我將會介紹推薦系統實務上常見的元件以及背後的資料工程，譬如推薦系統的排序（ranking）模型的發展過程，使用的特徵以及相對應的特徵工程（feature enginerting），以及支持特徵工程使用的資料處理平台，例如 airflow。
推薦系統的這些元件在迭代開發的過程中會需要做不同的選擇，而同時資料工程的 infrastructure 也平行地在迭代開發中。因此這次分享除了會討論兩者獨立的開發過程以及反思以外，我也會以資料的使用者的角度，分享我們的推薦系統如何在不同的時期使用資料的心得。
活動時程：
- 10:00~10:30: 報到＆自我介紹
- 10:30~11:30: 分享
- 11:30~12:00: Q&A
講者：
Zi-Yuan Chen
Dcard Machine Learning Engineer，對於如何將 ML 的技術實際應用在產品上感到非常有興趣，其他感興趣的領域包含：推薦系統、NLP、MLOps。
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本次演講免費
場地門禁說明：
因為大樓一樓 & 電梯有門禁管控，請於一樓找尋工作人員，由工作人員帶領上樓。若沒看到工作人員，可以詢問一樓櫃檯警衛大哥協助！活動場地會以移動式白板分隔工作區和活動區，請參與者不要進入工作區。如果需要聯絡工作人員，可以透過官方 Line 詢問。
主辦者：Taichung.py
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