Введение в современные рекомендательные системы
Факультет космических исследований

Курс лекций раскрывает студентам устройство рекомендательной системы изнутри: какие приёмы обработки пользовательского сигнала и машинного обучения используются при построении рекомендательного алгоритма и ответе на запросы. Обсуждаются технологии объективной оценки качества рекомендательной системы. Курс в первую очередь предназначен для студентов, желающих узнать, как технически работают рекомендательные системы и какие современные технологии необходимо изучать для самостоятельной разработки рекомендательных систем. Основная задача курса — познакомить студентов с подходами к проектированию таких систем и погрузить в машинное обучение. Большая роль в курсе уделяется бизнес-кейсам из опыта преподавателя – в прошлом руководителя группы ранжирования видео в Дзене.

В курсе буду рассмотрены такие понятия, как матричные факторизации, нейронные сети в рекомендательных системах, трансформеры для рекомендаций. Студенты познакомятся с моделью и алгоритмом ALS, пространствами эмбеддингов и контентными моделями. Будут обсуждаться метрики качества и задачи ранжирования. Завершит курс лекций Q&A-сессия с преподавателем курса.