How Uber Eats Built a Recommendation System Using Two Tower Embeddings скачать в хорошем качестве
How Uber Eats Built a Recommendation System Using Two Tower Embeddings
Трансляция закончилась 11 месяцев назад
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: How Uber Eats Built a Recommendation System Using Two Tower Embeddings в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно How Uber Eats Built a Recommendation System Using Two Tower Embeddings или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон How Uber Eats Built a Recommendation System Using Two Tower Embeddings в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
How Uber Eats Built a Recommendation System Using Two Tower Embeddings
Hear from Bo Ling at Uber on why the team moved to two tower embeddings for its recommendation system. Bo shares how Uber Eats innovated on two tower embeddings to incorporate geolocation data into the recommendation engine. Learn more about this engineering project at Index on May 16th. It's a free community conference for engineers building search and AI applications at scale.
Comments
