Your Second RecSys - это продолжение вводного курса по рекомендательным системам Your First RecSys. На этом курсе мы подробно рассматриваем проблема оценки эффекта влияния рекомендательной модели на продукт и способы измерения этого влияния, строим production систему от Jupyter Notebook блокнота до real-time микросервисной архитектуры и учимся использовать более сложные модели: двухуровневые и нейросетевые.
Курс состоит из 3 частей и 6 лекций. Их можно смотреть на сайте ODS или на Youtube. В некоторых лекциях есть примеры кода, его можно найти в этом репозитории.
-
Your first money / experiment
-
Your first prod
-
Your second model
Под конец курса мы запускаем соревнование на данных онлайн-кинотеатра КИОН, чтобы вы могли попробовать применить на практике новые знания.
Чтобы вы всегда могли потестить свои идеи и алгоритмы, мы решили оставить архив с данными прямо в репозитории
Задать вопросы авторам курса и обсудить все что связано с рекомендательными системами можно в отдельном канале для курса в Slack или в нашем телеграм чате.
Сафило Ильдар, телеграм и слак @Ildar_Saf, github
Хасыков Михаил, телеграм @mkhasykov, github
Фельдман Эмилий, телеграм @feldlime, github
Бутенко Александр, телеграм @iomallach
Елисова Ирина, телеграм и слак @elisovaira, github
Грановский Владимир, телеграм @vsgranovskiy, слак @fjord
Волохов Глеб, телеграм @Bonstor
Белков Игорь, телеграм @Sedler, github
@misc{your_second_recsys,
author = {MTS recsys team},
title = {Your Second Recsys},
year = {2021},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/sharthZ23/your-first-recsys}},
}