Podlodka #110 – Рекомендательные системы и ML

Хотите знать, кто виновен в том, что лента любимой соц. сети настолько релевантна вашим интересам, что вам приходится прибегать к ограничителям времени, лишь бы не залипать в неё вечно? Как всегда, информация для слушателей Подлодки доступна прямо из первых уст – к нам в гости пришёл Андрей Якушев, тимлид команды CoreML в ВК и рассказал все о том, как устроены рекомендательные системы. Мы прошлись по всему пайплайну создания и внедрения рекомендательных систем, уделив особое внимание части про машинное обучение, так что скучно точно не будет! Поддержи лучший подкаст про мобильную разработку:
www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! 

Telegram-чат: t.me/podlodka 
 Telegram-канал: t.me/podlodkanews 
 Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/  
Twitter-аккаунт: twitter.com/PodlodkaPodcast Полезные ссылки: - Курс ОДС про МЛ https://vk.com/mlcourse - Курс "Машинное обучение" Воронцова из Шада https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning - Statistical Methods for Recommender Systems. Deepak K. Agarwal Bee-Chung Chen https://www.amazon.com/Statistical-Methods-Recommender-Systems-Agarwal/dp/1107036070 - Recommender Systems: The Textbook. Charu C. Aggarwal https://rd.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-29659-3