Как делать рекомендации не с нуля | Александр Лоскутов | Data Science Meetup | Купер.тех

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: https://t.me/tech_kuper
VK: https://vk.com/kuper_tech_team
Блог на Хабре: https://habr.com/ru/companies/kuper/a...
Вакансии: https://team.kuper.ru/tech
Подкаст «Для tech и этих»: https://bit.ly/dlya-tech-i-etich-podcast