Неделю назад я делал здесь обзор существующих алгоритмов рекомендаций. В этой статье я продолжу данный обзор: расскажу об item-based варианте коллаборативной фильтрации, о методах, основанных на матричных разложениях, проблемах тестирования, а также о менее «раскрученных» (но не менее интересных) алгоритмах.

Каждый в той или иной степени ощущал нехватку времени, давление сроков, испытывал стресс от вынужденной спешки и зарекался: уж в следующий раз я точно буду тщательнее следить за временем, смогу заранее всё запланировать, не буду распыляться на много задач или, наоборот, превращусь в супермена и переделаю все дела сразу. Так какая же стратегия наиболее эффективна? Спешить или не спешить? Делать последовательно или параллельно?   

Источник

Я работаю дата-саентистом в компании CleverDATA. Мы занимаемся проектами в области машинного обучения, и один из наиболее частых запросов на разработку основанных на машинном обучении маркетинговых решений — это разработка рекомендательных моделей.

В данной статье я расскажу о рекомендательных системах, постараюсь дать максимально полный обзор существующих подходов и на пальцах объясню принципы работы алгоритмов. Часть материала базируется на неплохом курсе по рекомендательным системам лаборатории MovieLens (которая большинству знакома по одноименному датасету для тестирования рекомендаций), остальное – из личного опыта. Статья состоит из двух частей. В первой описана постановка задачи и дан обзор простых (но популярных) алгоритмов рекомендаций. Во второй статье я расскажу о более продвинутых методах и некоторых практических аспектах реализации.

Источник

Хабр, привет!

Я работаю в команде маркетинга Inventive Retail Group. Мы входим в группу ЛАНИТ. Один из наших активов — сеть монобрендовых магазинов re:Store. Я расскажу вам о том, как интернет-конкурс фотографии вырос в полноценную оффлайн-выставку. Из этой статьи вы узнаете, как выглядят кадры профессионального фотографа, снятые на iPhone, какую музыку слушает искусственный интеллект, где в Москве находится лучшее место для рекламного баннера.

ИТ-отрасль — это локомотив изменений, происходящих в нашей жизни в последние десятилетия. Причем они касаются сотрудников компании не только с точки зрения продуктов, которые мы внедряем для клиентов. Эти изменения сказываются на скорости освоения новых продуктов и технологий инженерами, аналитиками, программистами и руководителями.

Предлагаем вашему вниманию перевод статьи Стефани Воцца о навыках, которые необходимы тем, кто хочет быть востребован на рынке труда в перспективе. Мы в "Консист Бизнес Групп" сознаем важность качеств, описанных в ней, и поддерживаем автора. Также приглашаем поучаствовать в опросе об эффективности систем управления талантами и высказать свое мнение по теме статьи в комментариях.