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.
Искусственный интеллект в ритейле: как он предсказывает вашу следующую покупку в приложении
Привет, Хабр! На связи подразделение ad-hoc аналитики X5 Tech. Сегодня мы расскажем о задаче Next Basket Recommendation (NBR) и о том, как она может быть полезна для онлайн-ритейла. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью рекомендательных моделей можно предсказать, какие товары пользователь добавит в свою следующую корзину, и как это помогает улучшить взаимодействие с приложением. Вы узнаете о ключевых метриках, которые используются для оценки качества рекомендаций, а также познакомитесь с различными подходами — от простых частотных методов до современных моделей на основе глубокого обучения.
Почему крупным компаниям стоит внедрять экспертную систему для управления проектами?
Современные IT-компании, работающие с большими объёмами данных и сложными проектами, неизбежно сталкиваются с проблемами координации, распределения ресурсов и принятия управленческих решений.
RL RecSys в проде: хайп или игра вдолгую
В нашем мобильном приложении есть лента кэшбэков — партнерских предложений разных товаров и услуг. Когда пользователь заходит в эту ленту, мы стараемся первым делом показать ему те предложения, которые с большей вероятностью его заинтересуют.
Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере
Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.
