Deep RecSys Course II. 1. На лекции поговорили про ML дизайн рекомендательных систем и немного про мой опыт работы в R&D. В своё время я придумывал формат последней итерации собеседования по рекомендательным системам в Яндексе, и при подготовке лекции мне этот опыт очень пригодился. В общем, думаю, что получился неплохой начальный материал для подготовки к ML дизайн рексис собеседованию в бигтех. Пользуйтесь :) 2. На семинаре Владимир Байкалов @ducks_recs рассказывал про классические алгоритмы рекомендаций, с которыми можно сравнивать нейросети. И показывал для этих алгоритмов результаты на датасете Yambda. Заодно обсудили ошибки подсчета метрик в Ямбде — например, при подсчете Recall@K часто забывают, что нужно делить не на количество позитивов, а на min{количество позитивов, K}. Я такое видел и в метриках соревнований, и в статьях. А чтобы узнать багу при подсчете nDCG — смотрите семинар :) Записи занятия уже на ютубе — и лекция, и семинар. В этот раз принёс свой микрофон, поэтому на лекции звук чуть получше. Материалы — на Github (пока только лекция, но семинар тоже скоро выложим). И ещё поделюсь отдельно парой ссылок с лекции: 1. Много полезной информации про дизайн рексистем есть на канале Миши @WazowskiRecommends. В лекции не раз ссылаюсь — на посты про счётчики, эмбеддинги, Mixigen 2. У Саввы Степурина есть два хороших наглядных доклада про ML дизайн рексистем — рассказ про стек Яндекс Музыки и про рекомендации незнакомого 3. На RecSys 2020 был туториал про feature engineering от Nvidia 4. У VK есть два хороших рассказа про item-to-item рекомендации — про внедрение item-to-item схемы от Дмитрия Шишова и про её улучшение от Андрея Зимовнова P.S: уже преодолели отметку в 100 часов суммарного просмотра курса на ютубе!