Как прошел RecSys Meetup? Рассказываем об ивенте и делимся записями докладов
Привет! 28 августа прошел RecSys Meetup — поговорили о том, как работают рекомендательные алгоритмы Wildberries & Russ: от блока «вам может понравиться» до сложных моделей, влияющих на выдачу товаров.В программе было четыре интересных доклада, классный мерч и полезный нетворкинг. В статье вы найдете видеозаписи с ивента и фотоотчет :)Доклад «Трансформеры в персональных рекомендациях: от гипотез до AB-тестирования» — Иван Ващенко, DS Team Lead в команде персональных рекомендаций Wildberries & Russ
Как за год вырастить персонализацию на главной: эволюция рекомендаций в fashion ecom
Привет, Хабр! Меня зовут Данил Комаров, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech. Уже больше года мы меняем подход к рекомендациям на главной странице, делая их персонализированными. Я расскажу, как мы внедряли и масштабировали решение, переводили его из оффлайна в онлайн, и бустили систему на разных слоях.
Неочевидные подробности обучения двухбашенных моделей
Введение Привет, Habr! Меня зовут Андрей Атаманюк, я Data Scientist в R&D команде рекомендательных систем Wildberries & Russ. В этой статье я разберу тонкости обучения двухбашенных моделей (без специфики к домену рекомендаций), которые могут существенно влиять на качество рекомендаций, но часто остаются за кадром. Речь пойдёт о систематическом росте норм эмбеддингов популярных товаров — эффекте, который противоречит интуитивным ожиданиям от косинусных лоссов.
RecBole — «комбайн» на PyTorch для любых рекомендаций
Привет, Хабр!Сегодня разберём RecBole — универсальный фреймворк на PyTorch, который отвечает на три насущных вопроса любого ML-инженера рекомендаций:Как быстро обкатать десятки алгоритмов (от классического MF до SASRec и KGAT) на собственном датасете — без сотни скриптов?Как хранить все настройки в одном YAML, а не в трёх сотнях аргументов CLI?Как получить честное сравнение метрик и сразу вынести лучший чекпоинт в прод?Рассмотрим подробнее под катом.Установка и подготовка данныхpip install recbole>=1.2 python -m recbole.quick_start.run_recbole --model=BPR --dataset=ml-1m
RecSys + DSSM + FPSLoss is all you need
Упрощать и искать похожие детали, очень полезный навык! Предлагаю быстро пробежаться и попробовать найти ту самую серебряную пулю в RecSys !Введение
Многорукие бандиты: когда классическое тестирование не работает
Привет, Хабр! Мы команда ЖЦК, занимаемся машинным обучением в ВТБ. Сегодня расскажем про алгоритмическую магию, которая творится прямо у нас под носом. Авторами проекта этой магии в ВТБ стали дата-сайентисты Дмитрий Тимохин, Василий Сизов, Александр Лукашевич и Егор Суравейкин
Как мы сделали рекомендации, отказались от подрядчика и заработали денег
Привет, Хабр! Меня зовут Данила Федюкин и я тимлид в X5 Digital. Руковожу командой, которая занимается рекомендациями и метчингом. Так получилось, что занимаюсь этим всю свою карьеру. Раньше — в Билайне, последние 2,5 года — в X5. На досуге пишу диссертацию.
От данных к действиям: как мы создавали рекомендации на главной странице Uzum Market
Меня зовут Фарит, я ML-инженер в команде рекомендаций Uzum Market. Сегодня я расскажу, как мы с нуля разработали персональные рекомендации для главной страницы нашего маркетплейса. Мы разберем архитектуру системы, используемые алгоритмы и способы измерения успеха проекта.
