Каждая дипломная работа в Практикуме — самостоятельный проект. Здесь нет подробных вводных или подсказок — студенты сами ищут решения и пробуют разные подходы. И здесь нужны все знания, которые накопились за время прохождения курса, а может, даже чуть больше. Звучит серьёзно, но студентов трудности не останавливают. В этой статье расскажем, как команда выпускников курса «Мидл Python-разработчик» создала рекомендательную систему для онлайн-кинотеатра с нуля. Читать далее
Как бы вы сделали рекомендательную систему? У многих в голове сразу появилась картина как они импортят и стакают XGBoost CatBoost. Изначально у нас в голове появилась та же картина, но мы решили на волне хайпа сделать это на нейронных сетях, благо времени было много. Опыт их создания, тестирование, результаты и наши мысли описаны далее. Читать дальше →
Написание дипломной работы перестало быть испытанием на выживание. Узнайте, как написать ВКР с помощью нейросети, превратив месяцы рутины в несколько дней продуктивной работы. Мы разберем возможности лучших нейросетей для дипломной работы, которые станут вашими научными соавторами. Читать далее
Всем привет! Меня зовут Иван Максимов, я работаю Lead Data Scientist’ом в команде рекомендаций и A/B-тестирования Delivery Club. Это первая из серии статей про нашу рекомендательную систему. Я расскажу о том, как мы определили проблемы предыдущего подхода к рекомендациям, и как начали строить новый: с оптимизацией рекомендаций сразу под несколько бизнес-метрик. Статья будет интересна data scientist’ам и менеджерам продуктов, которые хотят с нуля построить систему рекомендации контента. Читать далее