Как машинное обучение меняет онлайн-торговлю: реальные примеры из Wildberries

На вебинаре разобрали рекомендательные системы — механизмы, которые помогают пользователям находить товары, контент, фильмы и музыку вместе с Марией Жаровой, ML-инженером в RWB, преподавателем и научным руководителем онлайн-магистратур ТГУ. Обсудили: — какие бывают типы рекомендательных систем и почему не существует одного универсального решения, — в каких сценариях применяются рекомендации и как под них выбираются подходы, — как устроен процесс работы: данные (разреженные, шумные, неполные), постановка задачи и выбор методов — от простых эвристик до нейросетевых моделей, — как достигается баланс между качеством рекомендаций, скоростью и бизнес-ограничениями, — как это реализуется на практике — на примерах реальных продуктов, — какие задачи решает ML-инженер, работающий с рекомендациями. Запись на программы онлайн-магистратур ТГУ: https://online.ido.tsu.ru/