![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/ac0/cfc/de6/ac0cfcde657f1e294728a8ce8e0ab6d5.png)
В прошлых частях статьи я описывала, как мы экспериментировали с рекомендательными моделями на датасете онлайн-кинотеатра Kion. Считали метрики, проводили визуальный анализ, диагностировали popularity bias и другие проблемы алгоритмов, строили двухэтапные модели.
Кроме онлайн приложения мы построили небольшую, но цельную платформу для экспериментов с рекомендательными моделями. Сегодня я подробно на ней остановлюсь:
- Расскажу о workflow экспериментов и пайплайнах обработки данных.
- О том, какие инструменты мы использовали для реализации платформы.
- Нарисую полную инфраструктуру проекта.
А также опишу, как мы построили эксперименты с кросс-валидацией скользящим окном для моделей, которые используют фичи, зависящие от времени. В том числе как мы сделали валидацию для двухэтапной модели с градиентным бустингом.
Будет много MLOps для RecSys.