Тема: Как машинное обучение меняет онлайн-торговлю: реальные примеры из Wildberries

Дата и время: 30 апреля (четверг) в 13:00 по Мск (17:00 по Томску)

На открытом вебинаре поговорим о рекомендательных системах — тех механизмах, которые подсказывают нам товары, фильмы, музыку или контент.

На практике рекомендательная система — это не «одна нейросеть, которая всё знает», а процесс, который включает:

• работу с данными (часто разреженными, шумными и неполными),
• выбор правильной постановки задачи в зависимости от сценария,
• подбор методов — от простых эвристик до сложных нейросетевых моделей,
• и постоянный баланс между качеством рекомендаций, скоростью и бизнес-ограничениями.

На вебинаре заглянем «под капот» рекомендательных систем и постараемся понять, как они устроены на самом деле — чтобы они перестали восприниматься, как чёрный ящик.

Эксперт: Мария Жарова — ML-инженер в RWB, преподаватель Python, математики и Data Science и научный руководитель в онлайн-магистратурах ТГУ. Выпускница МФТИ с пятилетним опытом преподавания и практической работы в команде рекомендаций Wildberries.

Регистрация