Матричные факторизации с эмбеддингами переменной размерности - Дмитрий Белобородов (Яндекс.Дзен)

Practical ML: опыт применения ML в реальных задачах Яндекса → Спикер: Дмитрий Белобородов ML-разработчик Яндекс Дзен Описание: Доклад посвящен алгоритмам матричной факторизации, в которых используются эмбеддинги разной размерности для пользователей в зависимости от доступного объема данных, что позволяет достигнуть лучшего качества ранжирования при сравнимом числе параметров. Efficient Mixed Dimension Embeddings for Matrix Factorization → Хаб Яндекса → Яндекс для разработчиков → Вакансии для разработчиков в Яндекс → Наши соц.сети Telegram: Вконтакте: Twitter: