Practical ML 2023

Многорукие бандиты в Яндекс Лавке

Решение задачи эксплорейшена в рекомендациях с помощью многоруких бандитов на главной странице Яндекс Лавки

Как мы перезапускали рекомендации Авто.ру

В докладе расскажу про архитектурные компоненты рекомендаций, какие подходы к рекомендациям уже внедрили и какие продуктовые решения на его основе уже улучшают опыт пользователей.

Геймификация сбора данных для ML во внутренних сервисах

Во внутренних сервисах существует проблема сбора датасетов для обучения: на фоне внешних продуктов RPS не такой большой, логов меньше, а пользователи-сотрудники реже оставляют отзывы о работе сервиса, так как зачастую спешат решить рабочую задачу. В докладе расскажу, как мы в команде внутреннего поиска собирали данные для улучшения ранжирования при помощи геймификации и какие уроки из этого вынесли.

Машинное обучение и управление ассортиментом в магазинах

В Яндекс Еде сведения о наличии и количестве продуктов мы получаем от самого магазина, но всегда ли они соответствуют действительности? В докладе мы расскажем, как происходит управление остатками и когда в ML-приложениях необходим глобальный контроль.

Внедрение трансформеров в Яндекс Музыку

Расскажем бэкграунд о том, как работает моя волна и где там можно использовать большой трансформер. Поделимся деталями по построению и обучению модели.

Поиск организаций по смыслу

Расскажем о том, как мы построили нейросетевой поиск, чтобы хорошо отвечать на сложные запросы. А также, как мы научились объяснять пользователям, почему мы показываем именно эти организации и объекты.

Нейросетевое составление образов

Поговорим про задачу составления образов из ассортимента маркетплейса. Обсудим мотивацию, сложности работы на реальных данных, способы замера качества и архитектурные решения.

Калибровка камеры к лидару

Расскажу, как мы решили задачу поиска положения камер относительно лидаров с помощью нейронных сетей, что позволило сделать процесс масштабируемым и более простым. При условии, что на беспилотной машине и роботе-курьере установлено от 5 до 7 камер и от одного до трёх лидаров.

Чистые метки для ML