Кирилл Хрыльченко | Яндекс Трансформеры для персонализации
Practical ML: опыт применения ML в реальных задачах Яндекса → https://ods.ai/tracks/yandex-df2022 Спикер: Кирилл Хрыльченко Старший разработчик группы нейросетевых технологий Отдел компьютерного зрения и ML-приложений Яндекс Поиск Описание: В докладе вы узнаете про персонализацию поиска и рекламы в Яндексе: отказ от раннего связывания, contrastive learning, мульти-таск для клика и конверсии, декомпозицию на оффлайн и real-time, debiasing кликовых данных. Хаб Яндекса → https://ods.ai/hubs/yandex Яндекс для разработчиков → https://vk.com/yandex4developers Вакансии для разработчиков в Яндекс → https://t.me/ya_jobs Наши соц.сети Telegram: https://t.me/datafest Вконтакте: https://vk.com/datafest Twitter: / newsods

▶︎
Олег Варенье | Яндекс Находим ключевые особенности организаций в отзывах на Яндекс Картах

▶︎
Тайны трансформерной персонализации — Кирилл Хрыльченко, Яндекс

▶︎
Эрнест Глухов | Трансформеры для обобщения поведения пользователей Яндекс Такси

▶︎
Кирилл Хрыльченко | Персональное ранжирование трансформерами

▶︎
Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных

▶︎
Кирилл Хрыльченко | Технологические тренды в Recsys

▶︎
Капитанский мостик №22: BYD оплатит ДТП | Святой Престол и ИИ | Anthropic и тормоза

▶︎
Это уже происходит. Как ИИ захватит мир?

▶︎
Trends, Approaches, and Challenges in Recommender Systems 2023 / Oleg Lashinin, Tinkoff

▶︎
Техноимперия Китая: Мы Уже Проиграли? (Это Пугает) @megaprojekty

▶︎
Всеволод Светлов: Трансформерные модели для поисковой персонализации (Яндекс)

▶︎
Кирилл Хрыльченко | VK RecSys Challenge. Разбор решения

▶︎
Какой будет Россия в 2036-м году? Ястребиный образ будущего

▶︎
Принц Персии: разбираем код гениальной игры, вытирая слезы счастья

▶︎
Алексей Фирстов | Побеждаем смещение распределения в задаче нейросетевого кредитного скоринга

▶︎
Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

▶︎
Минимум математики для Айтишников

▶︎
Первый документальный фильм о реверс-инжиниринге

▶︎
Transformers in Recommendation Systems - доклад Андрея Лаптева

▶︎
