Рекомендательные системы — одно из самых популярных применений машинного обучения на сегодня. Их широко используют в онлайн-коммерции, на медиа-платформах, в социальных сетях и т.д., благодаря ним повышают вовлечённость пользователей и прибыль. В курсе речь пойдёт о том, как свести задачу построения рекомендаций к классическим задачам машинного обучения, о метриках качества, о применяемых методах — от матричных разложений и обычных классификаторов до нейросетевых архитектур, которые сейчас используются для анализа сложного контента. В начале занятий мы напомним основы машинного обучения, поэтому никаких предварительных знаний не требуется.
Date and time | Class|Name | Venue|short | Materials |
---|---|---|---|
10 November 17:15–18:45 |
Лекция 1, Lecture | ПОМИ РАН | video, files, other |
10 November 19:00–20:30 |
Лекция 2, Lecture | ПОМИ РАН | slides, video |
11 November 11:15–12:45 |
Лекция 3, Lecture | ПОМИ РАН | slides, video, other |
11 November 13:00–14:30 |
Лекция 4, Lecture | ПОМИ РАН | slides, video |