Guest
Спикер: Глазунов Артём Воркшоп состоит из 2х частей и предназначен прежде всего для тех, кто уже имеет некоторый опыт работы с рекомендательными системами, но может быть полезен и тем, кто только начинает применять рекомендательные алгоритмы на практике. Целью воркшопа является прохождение по основным опорным точкам при проектировании рекомендательного движка на примере данных музыкального сервиса. Особое внимание уделяется работе с “холодными“ пользователями и айтемами, а также анализу эмбеддингов. Для получения наибольшего эффекта рекомендуется параллельно с просмотром работать с кодом по ссылке Примерный тайминг второй части 00:00:00 Two-levels hybrid recommender with LightFM and CatBoost libraries 00:27:00 Basic DSSM recommender 00:50:00 Basic convolutional DSSM recommender 01:04:00 DSSM recommender embeddings Ссылка на часть 1: Data Fest Online 2022: Хаб MegaFon: Трек Various ML applications: RecSys, MLOps, NLP, Physics, Geo: Наши соц.сети Telegram: Вконтакте: Twitter:
