На первый взгляд может показаться, что ничего интересного в области RecSys не происходит и там всё давно решено: собираем взаимодействия пользователей и товаров, закидываем в какую-нибудь библиотеку, которая реализует коллаборативную фильтрацию, и рекомендации готовы. В то же время практически все остальные разделы машинного обучения перешли (NLP, CV, Speech) или экспериментируют (TimeSeries, Tabular ML) c нейросетевыми моделями на базе трансформеров. На самом деле, рекомендательные системы — не исключение, и исследования по применению трансформеров ведутся уже достаточно давно.
Мы в команде ранжирования и рекомендаций, стараемся не отставать от последних достижений в области RecSys. Меня зовут Дима, я Data Scientist в Циан, и сегодня хочу поделиться нашим опытом использования мультимодальных трансформеров для content-based рекомендаций.
Недавно я купил б/у RTX 3090 для экспериментов с обучением нейронных сетей и выяснил, что карта сильно нагревается и потребляет много энергии. После понижения power limit до 250 Вт производительность упала не так сильно, как я ожидал. Я решил исследовать, как ограничение мощности влияет на различные DL задачи
В предыдущих статьях мы рассказали, как создать фотогалерею с собственной поисковой системой [1,2]1. Но где нам найти изображения для нашей галереи? Нам придется вручную искать источники «хороших» изображений, а затем вручную проверять, является ли каждое изображение «хорошим». Можно ли автоматизировать обе эти задачи? Ответ — да.
~1 год назад я начал разрабатывать свою фотогалерею (песочницу для теста всяких технологий). Данная статья – это описание её архитектуры, а также различные твики/лайфхаки/микрогайды которые я узнал за время разработки + немного про производительность.
Пытаясь реализовать обратный поиск изображений для своего сайта, я столкнулся с огромным миром поиска изображений. Ниже приведены краткие описания и варианты применения некоторых подходов обратного поиска/поиска похожих изображений.
Разрабатывая браузерную игру Гомоку (5 в ряд) на языке JavaScript, я столкнулся с необходимостью реализации компьютерного противника (ИИ). В данной статье кратко описаны основные компоненты ИИ, а также приведено сравнение алгоритмов поиска Negamax, NegaScout и MTD-F.
Основные компоненты ИИ: функция оценки состояния игры, генератор ходов, алгоритм поиска, алгоритм определения победы.
