Zen Machine Learning
Evgeny SokolovとDmitry Ushanovは、推奨アルゴリズムで使用する主な種類の信号、Yandex.Zenのスケーリングの難しさ、およびコンテンツ（分類、評価、メトリック）の操作の微妙さについて語りました。 ユーザーからの明示的なフィードバックと暗黙的なフィードバックを組み合わせ、優れたスケーラブルな要因を取得し、コンテンツを比較し、情報をクリックする方法-ビデオをご覧ください。
OZON.ruの推奨事項
OZON.ruの大手アナリストであるKsenia Bokshaは、市場の仕事で使用されている推奨システムについて語っています。 このサイトで使用されているテクノロジーのスタック（ソフトウェアとハードウェア）、OZON.ruがユーザーをどのように気にかけているか、どのタイプの推奨事項が最も売り上げをもたらすかについては、ビデオから学びます。
Avitoの推奨チームはどのようなタスクを解決しますか？
Avito推奨ユニットのリーダーであるVasily Leksinは、彼のレポートで、チームが直面しているタスク、サービスに必要な推奨の種類、およびそれらを構築するために使用されるアプローチについて語っています。
また、このビデオには、AvitoチームがRecSys Challenge 2017コンテストに参加した方法についてのストーリーもあります。 就職活動アドバイザリーサービスのコールドスタートの問題を解決し、2つのアプローチを並行して試しました。コンテンツと、マトリックス分解に基づくより一般的なアプローチです。
別の同僚のAndrey Ostapetsも、Yandexの機械学習トレーニングでRecSys Challenge 2017に参加した経験について詳しく説明しました。 彼の報告は17:50に始まります。
Avito推奨システムコンテストの結果
6月24日、サイトDataring.ruで開催されたコンテストの受賞者を表彰しました。 ミハイル・カメンスキコフは、競技の課題、参加者に提供されたデータ、品質基準の選択について詳細に話しました。 また、競争の統計と結果もまとめました。 そして、コンテストのファイナリストは彼らの決定に関する報告書を作成しました。 ビデオをご覧ください！
会議に来てくれたみんなに感謝します！ プレイリスト全体はこちらから入手できます 。 ビデオを見たくない人のために、 スライドを投稿しました。 写真レポートは、 Facebookページで公開され、あなた自身とあなたの友人をマークしてください！
以下の専門家向けの会議にご招待します。 Facebook AvitoTech 、 Twitter 、 Telegramでイベントのお知らせを探してください。