ML Meetup Wildberries

	ср, 11 сентябрь 2024, 18:00 (GMT+03:00)
	Россия, Москва, ул. Лесная, 9, здание Б, 7 этаж
	Бесплатно

Теги: offline ml ai lightgcn

Wildberries — онлайн-платформа с 20-летней историей, где представлен широкий ассортимент продукции российских и международных брендов. География присутствия площадки охватывает 7 стран. Ежедневно покупателям отправляется свыше 12 млн товаров, а сеть пунктов выдачи заказов превышает 46 000 точек.

А еще Wildberries — это команда, которая всегда стремится быть в авангарде технологий и инноваций. Мы гордимся тем, что используем SOTA-решения в production, а каждую ML-модель проверяем с точки зрения ее ценности для бизнеса. Кроме того, мы постоянно развиваем нашу A/B платформу, улучшаем поисковой движок и занимаемся многими другими увлекательными проектами.

Программа митапа

Александр Сидоров, Head of Data Science Wildberries

• Как устроен бизнес Wildberries, где и для чего на каждом этапе применяется DS/ML для улучшения пользовательского опыта и повышения эффективности
• Какие повторно используемые модели, технологии, организационные функции и инфраструктуру мы используем
• Что такое и зачем нужны повторно используемые эмбеддинги, пайплайны их расчёта и применения, в каком порядке мы их делаем

«Графовые нейронные сети в рекомендациях»

Александр Тришин, Data Scientist в команде персональных рекомендаций Wildberries

• Принципы работы сверточных графовых сетей
• Архитектура LightGCN, достоинства и недостатки модели: смещение рекомендаций в сторону популярных товаров и медленная сходимость при обучении
• Как можно решить проблемы LightGCN с помощью негативного сэмплирования и изменения функции агрегации

«Текстовый эмбеддер в похожих товарах»

Георгий Соколов, Data Scientist в команде товарных рекомендаций Wildberries

• Обучение представления для задачи поиска похожих товара на основе текстового описания
• Особенности metric-learning для текстовых энкодеров

«Жаргон и именованные сущности в спеллчеке в Поиске»

Анна Текучева, Data Scientist в Горизонтальном ML (команда NLP\RecSys)

Какие бывают именованные сущности и почему их сложно исправлять

• Как мы выделяем потенциальные слова такого типа и определяем, что это реально существующая именованная сущность
• Результаты работы алгоритма после внедрения

Комьюнити

WB tech