Привет! Меня зовут Никита Учителев. Я представляю отдел Research & Development компании Lamoda. Нас 20+ человек, и мы работаем над различными рекомендациями на сайте и в приложениях, разрабатываем поиск, определяем сортировку товаров в каталогах, обеспечиваем возможность АБ-тестирования…
Всем привет! Вот мы постепенно и дошли до продвинутых методов машинного обучения, сегодня обсудим, как вообще подступиться к обучению модели, если данных гигабайты и десятки гигабайт. Обсудим приемы, позволяющие это делать: стохастический градиентный спуск (SGD) и хэширование признаков, посмотрим на примеры применения библиотеки Vowpal Wabbit. Домашнее задание будет как на реализацию SGD-алгоритмов, так и на обучение классификатора вопросов на StackOverflow по выборке в 10 Гб. Поехали! Читать дальше →
Всем привет, меня зовут Артем Жаринов, я специалист по анализу данных и машинному обучению команды RnD в Lamoda. Блуждая по нашему сайту вы, возможно, заметили такие полки рекомендаций «С этим товаром покупают» или «Популярные товары». Для персонализированного ранжирования товаров…
Можно сделать самую лучшую на свете модель, но от нее будет мало проку, если не обеспечить ее интеграцию в реальные бизнес-процессы. Всем привет, я Илья Бадекин — Data Scientist в команде товарных рекомендаций Wildberries, и в данной статье расскажу о том, зачем текстовый энкодер в команде «Товарных рекомендаций» Wildberries, на что он способен и как мы сжимали его эмбеддинги для онлайн-доранжирование рекламных баннеров по запросам пользователей. Читать далее