Привет, Хабр! Как директор по аналитике Retail Rocket, я периодически посещаю различные профильные мероприятия, и в сентябре 2016 года мне посчастливилось побывать на конференции RecSys, посвященной рекомендательным системам, в Бостоне. Было очень много интересных докладов, но мы решили сделать перевод одного из них Lessons Learned from Building Real-Life Recommender Systems. Он очень интересен с позиции того, как Machine Learning применять в production системах. Про сам ML написано множество статей: алгоритмы, практика применения, конкурсы Kaggle. Но вывод алгоритмов в production — это отдельная и большая работа. Скажу по секрету, разработка алгоритма занимает всего 10%-20% времени, а вывод его в бой все 80-90%. Здесь появляется множество ограничений: какие данные где обрабатывать (в онлайне или оффлайне), время обучения модели, время применения модели на серверах в онлайне и т.д. Критически важным аспектом также является выбор оффлайн/онлайн метрик и их корреляция. На этой же конференции мы делали похожий доклад Hypothesis Testing: How to Eliminate Ideas as Soon as Possible, но выбрали вышеупомянутый учебный доклад от Quora, т.к. он менее специфичный и его можно применять за пределами рекомендательных систем.
