Собираем экспертов по машинному обучению в нашем новом ИТ-хабе. Погрузимся в тему рекомендательных систем и послушаем три доклада:

• Обсудим, как современные системы переходят от батчевых к онлайн-рекомендациям.
• Рассмотрим, как модель эластичности меняет подход к персонализации скидок и лояльности.
• Узнаем, как нейросети заменяют бустинг в ранжировании, на примере рекламной сети Яндекса.

Вот что вас ждет:

• 18:15—19:00 — сбор гостей;
• 19:00—21:25 — выступления спикеров;
• 21:25—22:00 — нетворкинг и экскурсия по флагманскому ИТ-хабу. Оставайтесь, чтобы завести знакомства и побыть в кругу своих.

Записаться на экскурсию можно на стойке регистрации перед началом митапа. Количество мест ограничено — если хотите записаться, лучше подойти пораньше.

Доклады

Эволюция бэкенда рекомендательной системы: от офлайна до онлайна

В докладе расскажу:

• как мы переходили от батчевого построения рекомендаций раз в день к онлайн-рекомендациям;
• как двигались к новой архитектуре, с какими проблемами сталкивались и какие уроки извлекли;
• что уже получилось и какие у нас планы по масштабированию.

Персонализация скидок и лояльности с помощью модели эластичности

Разберу, как по-умному рекомендовать скидки с учетом эластичности и чувствительности клиента.

Подходы к замене ранжирующего бустинга на нейросеть: наш опыт

В докладе вас ждет:

• обзор ранжирования в рекламной сети Яндекса (РСЯ) и первых двухбашенных нейросетей;
• описание экспериментов с ранним связыванием в нейросетях как фичах бустинга — эволюция внедрений от использования чисто флотовых фич до мультитаргетной архитектуры с эмбедами;
• история внедрения архитектуры DeepRanker в ранжировании на замену бустинга;
• планы будущих исследований и небольшой обзор экспериментов, которыми мы занимаемся сейчас.