В Lаmoda Tech мы внедряем машинное обучение и работаем с большими данными, чтобы сделать онлайн-шоппинг для миллионов пользователей комфортным, увлекательным и вдохновляющим. И делимся на митапах самыми интересными кейсами.
В этот раз разбирались, как с нуля обучить модель виртуальной примерки и довести ее до продакшена, проследили эволюцию similar-рекомендаций — от простых алгоритмов до реранкеров, и поговорили о том, как балансировать бизнес-метрики, чтобы найти тот самый сложный оптимум. Публикуем материалы встречи.
Видео и презентации докладов
Эволюция similar-рекомендаций: как мы переосмыслили похожих товаров
Дмитрий Борисов, Data Scientist Lamoda Tech
Подборки похожих товаров в каталоге — одна из ключевых зон в фешен-индустрии. С помощью этой фичи мы улучшаем пользовательский опыт, увеличиваем конверсию, помогаем найти альтернативы нужного размера и удерживаем пользователя в приложении.
Рассказываю про этапы развития рекомендаций похожих товаров в Lamoda — от базовых подходов до реранкера, продуктовых гипотез и современных алгоритмов:
Что крутилось в проде ранее
Некоторые продуктовые вызовы, тестирование гипотез
Новые алгоритмы, учитывающие как визуальное, так и текстовое сходство
Внедрение реранкера, результаты
YouTube
Презентация
Подробнее работу с рекомендациями Дима описал в статье
Примерь онлайн: как разработать свою модель виртуальной примерки
Искандер Сафиулин, Senior Data Scientist Lamoda Tech
Продукт виртуальной примерки позволяет пользователю безопасно и легко экспериментировать со стилем прямо в приложении. Расскажу про путь, который мы прошли в разработке этой ML-модели:
Как с нуля обучать модель для подобной задачи — от сбора данных до оценки качества
С какими сложностями мы столкнулись при обучении, и какую эволюцию прошло наше решение
Как мы внедряли нашу модель в прод и какие результаты получили
YouTube
Презентация
Смешать, но не взбалтывать: как балансировать разные бизнес-метрики в каталоге и поиске
Бислан Ашинов, Data Scientist Lamoda Tech
Каталог и поиск — место, куда пользователь приходит за конкретным товаром и хочет с ним уйти. Как показать ему нужное и при этом помочь бизнесу заработать больше? Пробуем ответить на этот вопрос комплексно:
Как от задачи простого замешивания рекламы в выдачу мы пришли к задаче оптимизации общей ценности
Как учимся искать сложный оптимум
Каких результатов мы добились
Каким мы видим идеальное будущее
YouTube
Презентация
Больше контента и анонсов мероприятий в телеграм-канале Lamoda Tech, подписывайтесь.
