Кандидаты
Подготовить набор подходящих объектов.
Разрабатывайте механизмы подбора материалов или товаров под контекст пользователя.
Создание рекомендательных систем — разработка способов отбора и ранжирования объектов, которые могут быть полезны пользователю.
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Подготовить набор подходящих объектов.
Оценить и упорядочить варианты.
Измерить качество и ограничения.
Определите задачу рекомендаций и доступные данные.
Курс Яндекс Практикума знакомит с Data Science с нуля: в программе SQL, Python, статистика и машинное обучение.
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
Продвинутый курс для ML-инженеров: ранжирование, динамическое ценообразование, uplift, рекомендательные системы и MLOps. Здесь представлен вариант из пяти блоков.
Рекомендательная система помогает выбирать из большого каталога, например предлагать статьи или товары. Она может учитывать свойства объектов, историю действий или другие разрешённые данные.
В одной из распространённых схем сначала отбирают кандидатов, затем ранжируют их и при необходимости корректируют порядок. Качество оценивают не только по кликам: важны разнообразие, новые объекты и корректное использование данных.
Для учебного каталога предложите способ подбора книг по общим темам. Проверьте рекомендации для новых читателей и объясните, как система поступит при нехватке данных.
Откройте каталог навыков и найдите материалы по интересующей вас задаче.
ОткрытьУзнайте о связанных с профессией задачах и обучении.
ОткрытьУзнайте о связанном навыке, его применении и обучении.
Открыть