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.

1. Your first money / experiment

   • Бизнес-эффект от рекомендаций, Ильдар Сафило, ODS, Youtube
   • Дополнительные методы оценки качества рекомендаций, Михаил Хасыков, ODS, Youtube, code

2. Your first prod

   • Рекомендации в проде, Эмилий Фельдман, ODS, Youtube
   • Ускорение рекомендаций в проде, Александр Бутенко ODS, Youtube, code

3. Your second model

   • Двухэтапная модель, Ирина Елисова code
   • Нейросетевая матричная факторизация и dssm (Теория) Глеб Волохов ODS, Youtube,
   • Нейросетевая матричная факторизация и dssm (Практика) Владимир Грановский ODS, Youtube, code

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}},
}