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 Тайминг первой части 00:00:00 Data loading and EDA 00:17:00 Train, validation and test datasets preparation 00:22:00 Baseline solution 00:36:00 Hybrid recommender with LightFM library 01:07:00 Hybrid recommender embeddings Часть 2: Data Fest Online 2022: Хаб MegaFon: Трек Various ML applications: RecSys, MLOps, NLP, Physics, Geo: Наши соц.сети Telegram: Вконтакте: Twitter:
