Сейчас в различных источниках имеется огромное количество статей, материалов конференций, телеграм-каналов и открытых репозиториев в GitHub на любую тему из сферы Data Science. В статье хочется обратить ваше внимание на отдельный класс задач, которому, по нашему мнению, уделяют меньше внимания и который не так часто встречается в рамках Data Science кейсов, соревнований или хакатонов.

Речь пойдет о «Других» рекомендациях -- ML-системах, которые уже нельзя отнести к рекомендательным в популярном/классическим смысле. Давайте разберемся, что для нас классика, а что — нет.