Хотите знать, кто виновен в том, что лента любимой соц. сети настолько релевантна вашим интересам, что вам приходится прибегать к ограничителям времени, лишь бы не залипать в неё вечно? Как всегда, информация для слушателей Подлодки доступна прямо из первых уст – к нам в гости пришёл Андрей Якушев, тимлид команды CoreML в ВК и рассказал все о том, как устроены рекомендательные системы. Мы прошлись по всему пайплайну создания и внедрения рекомендательных систем, уделив особое внимание части про машинное обучение, так что скучно точно не будет!

Поддержи лучший подкаст про мобильную разработку:
www.patreon.com/podlodka

Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!

Telegram-чат: t.me/podlodka 

Telegram-канал: t.me/podlodkanews 

Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ 

Twitter-аккаунт: twitter.com/PodlodkaPodcast

Полезные ссылки:

- Курс ОДС про МЛ

https://vk.com/mlcourse

- Курс "Машинное обучение" Воронцова из Шада

https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning

- Statistical Methods for Recommender Systems. Deepak K. Agarwal Bee-Chung Chen

https://www.amazon.com/Statistical-Methods-Recommender-Systems-Agarwal/dp/1107036070

- Recommender Systems: The Textbook. Charu C. Aggarwal

https://rd.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-29659-3