Изучил «Рекомендательные системы» из курса Hard ML
С сентября 2024 года я работаю в RUTUBE и первая же задача связана с микросервисом рекомендательной системы. С MLOps технологиями проекта у меня явных сложностей нет, но чтобы быть более эффективным в разработке и эксплуатации, я решил изучить теорию.
Эта тема мне всегда была интересна. Впервые о подходах к их реализации я услышал в 2017 году в курсе MITx: 15.071x The Analytics Edge на примере Netflix. Далее были видео от ШАД и команды Яндекс.Дзена с теорией и обширная практика работы в контентном портале, где я подробно изучал рекомендательные системы платформ дистрибуции контента.
Но время идёт, информация забывается, подходы меняются. Поэтому, я решил изучить блок «Рекомендательные системы» из более свежего курса Hard ML.
Это мой конспект данного блока. Содержание дополняется по мере изучения материалов.