В сети доступно много информации о том, как сделать хорошие рекомендательные системы, регулярно выходят статьи о новых технологиях в этой области. Однако с применением этих знаний в реальном продукте могут возникнуть проблемы. Если ваши рекомендации уже работают, и базовые модели внедрены, как двигаться дальше? Как планировать развитие и оценивать результаты в краткосрочной и долгосрочной перспективе? В этом докладе я поделюсь нашим опытом создания рекомендательной системы в Купере: нашими попытками ответить на эти вопросы, а также успехами и неудачами на этом пути. Спикер: Александр Лоскутов — Machine Learning Team Lead, Купер.тех Telegram:
VK:
https://vk.com/kuper_tech_team Блог на Хабре:
Вакансии:
Подкаст «Для tech и этих»:
