Multi-Task-Learning fuer einen E-Commerce-Recommender
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhaeltst 18 Monate Web-Telemetrie-Daten (rund 4,2 Millionen Sessions) mit Labels fuer alle drei Aufgaben. Implementiere zwei Architekturen: (1) drei separate XGBoost-Modelle (heute), (2) ein Multi-Task-Neuronales-Netz mit Shared Backbone und 3 Task-Heads. Trainiere beide und bewerte mit ROC-AUC pro Task. Bewerte Trainingskosten + Inferenz-Latenz auf einer Standard-Cloud-CPU. Liefere Notebook + 3-seitige Architektur-Empfehlung mit Wartungs-Argument.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Pruefe, ob Multi-Task-Learning die drei separaten Recommender-Modelle ersetzen kann, ohne pro Aufgabe an Genauigkeit zu verlieren.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Multi-Task-Learning mit Shared Backbones implementieren
- Task-Heads und Verlustfunktions-Gewichtung methodisch sauber waehlen
- Wartungsaufwand als Bewertungsachse neben Modellguete fuehren
- Architektur-Entscheidungen gegen ein kleines Daten-Team verteidigen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenMachine Learning Engineer
Multi-Task-Architekturen zu konzipieren und wartungsorientiert zu verteidigen ist Senior-ML-Engineer-Arbeit in kleinen Daten-Teams.
Dieses Projekt schärft
- multi-task-learning
- neural-networks
- pytorch
ML Researcher
Task-Interferenz und Loss-Gewichtung methodisch zu analysieren ist eine ML-Forschungsfrage, die direkt in produktive Empfehlungs-Systeme einfliesst.
Dieses Projekt schärft
- multi-task-learning
- model-evaluation
- neural-networks
Applied AI Scientist
Wartungsaufwand als ehrliche Bewertungsachse neben Genauigkeit zu fuehren ist Senior-applied-AI-Disziplin.
Dieses Projekt schärft
- model-evaluation
- feature-engineering
- multi-task-learning
Noch eine Sache