Направления Симулятора ML: Рекомендательные системы

Рекомендательная система — это сервис, который помогает пользователю найти наиболее подходящие продукты или услуги, основываясь на их предпочтениях и прошлых действиях. Они могут предложить пользователю схожие товары, исходя из истории покупок, или дать персонализированные рекомендации, учитывая их интересы и поведение на сайте. 

Например:

● Рекомендации товаров в Amazon

● Рекомендации сериалов на Netflix

● Рекомендации видео на YouTube и в TikTok

● Рекомендации друзей VK или Instagram

● Подборка задач в Симуляторе ML

Рекомендательные системы помогают пользователям ориентироваться среди тысяч или миллионов товаров. А для бизнеса они увеличивают продажи, повышают конверсии и помогают за минимальное число показов протестировать новый товар.

Сейчас в разделе 9 задач уровней Intern, Junior и Middle, которые покрывают такие темы, как метрики ранжирования, формирование и использование эмбеддингов, разнообразие рекомендаций, коллоборативные модели и матричная факторизация, многорукие бандиты и реал-тайм рекомендации. И с каждым месяцем их становится больше! 

Поэтому, когда решите глубже освоиться в рекомендательных системах, присоединяйтесь к Симулятору ML. Это можно сделать в любой момент :)

________________________________________________________

Читать о других блоках:

«Динамическое ценообразование»