Рекомендательные системы: от матричных разложений к глубинному обучению в поточном режиме

День 1 /  / Зал 2  /  RU / Для практикующих инженеров

В настоящее время рекомендательные системы активно применяются как в сфере развлечений (Youtube, Netflix), так и в сфере интернет-маркетинга (Amazon, Aliexpress). В связи с этим, в докладе будут рассмотрены практические аспекты применения глубинного обучения, коллаборативной и контентной фильтрации и фильтрации по времени как подходов в рекомендательных системах. Дополнительно будет рассмотрено построение гибридных рекомендательных систем и модификации подходов для онлайн обучения на Spark.


Наши контакты