TLDR доклада "Как в яндексе делают ранжирование нейросетками в RecSys?" 1. Категориальные фичи кодируют эмбедингами 2. Вещественные фичи нормализуют / делают улучшенную бинаризацию (называют кусочно-линейным кодированием) 3. Используют один слой DCN, чтобы моделировать комбинации признаков 4. Затем 5 MLP слоев и дропаут 5. Добавляют на вход фичи с других моделей по пользователю (например, у них есть трансформер, который делает вектор пользователя по его истории) 6. Делаю несколько голов на несколько действий пользователя (клик, просмотр и тд.) 7. Кормят много данных с большим бачсайзом 8. Лосс на попарное ранжирование (сигмоида от разности логитов двух айтемов)