ВМК | RecSys | L.03 | RU

• В видео обсуждается тема рекомендательных систем и их использование в различных областях, таких как интернет-магазины, социальные сети и другие.  

• Рассматриваются различные подходы к обучению рекомендательных систем, включая использование алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.  

• В этой части видео обсуждается алгоритм SLIM, который используется для обучения рекомендательных систем.  

• Алгоритм SLIM основан на использовании факторизационных машин и нейронных сетей для обучения рекомендательных систем.  

• В этой части видео обсуждаются различия между алгоритмами AS и ES, которые используются для обучения рекомендательных систем.  

• AS оптимизирует функцию потерь только для известных значений, в то время как ES оптимизирует функцию потерь для всех значений.  

• В этой части видео обсуждается, как использовать рекомендательные системы для предоставления рекомендаций пользователям.  

• Рассматривается алгоритм поиска ближайших соседей к пользователю и обсуждается, по какой метрике следует искать ближайших соседей.  

• В видео обсуждается предпосылка, что косинус не может быть использован в рекомендательных системах, так как он не учитывает направление.  

• Вывод заключается в том, что для рекомендательных систем необходимо использовать скалярное произведение, а не косинус.  

• В видео рассказывается о методе слим-спарс, который основан на линейных моделях и работает по другому принципу.  

• Обсуждается, что этот метод не является матричной факторизацией, хотя и имеет схожее название.  

• В видео рассматривается метод слим-спарс-линия, который использует оценки взаимодействия пользователей и атомов.  

• Обсуждается, что этот метод похож на коллаборативную фильтрацию, но имеет некоторые отличия.  

• В видео объясняется, что метод слим-спарс-линия разбивается на независимые задачи, что позволяет его параллелить.  

• Обсуждаются причины использования половинок норм и бета-половинок в оптимизации.  

• В видео обсуждается идея факторизационных машин, которые позволяют решать задачи предсказания на основе коллаборативной информации и других признаков.  

• Факторизационные машины основаны на матричной факторизации и позволяют добавлять другие признаки, такие как пол, возраст, категория товара, цена, наличие акций и т.д.  

• Факторизационные машины позволяют использовать бустинг и нейронные сети для решения задач предсказания.  

• Они также позволяют добавлять контентную информацию и коллаборативную информацию, что делает их более гибкими и эффективными.  

• Факторизационные машины могут быть обучены с использованием градиентного спуска или клиентного бустинга.  

• Они также могут быть обучены с использованием нейронных сетей, что делает их еще более гибкими и эффективными.  

• Факторизационные машины могут быть использованы для решения задач предсказания на основе коллаборативной информации и других признаков, таких как пол, возраст, категория товара, цена, наличие акций и т.д.  

• Они могут быть обучены с использованием градиентного спуска, клиентного бустинга или нейронных сетей.  

• Факторизационные машины - это подход к рекомендательной системе, который использует линейные модели для предсказания взаимодействия между пользователями и атомами.  

• В отличие от линейных моделей, факторизационные машины используют квадратичные фичи для описания взаимодействия между пользователями и атомами.  

• Факторизационные машины обучаются с использованием гиперпараметров, которые можно настроить для улучшения результатов.  

• Архитектура факторизационных машин может быть использована для обучения нейронных сетей, если добавить больше фичей и нейронов.  

• Факторизационные машины могут быть использованы для предсказания взаимодействия между пользователями и атомами, что позволяет рекомендовать товары и услуги на основе коллаборативных оценок пользователей.  

• Архитектура факторизационных машин может быть разделена на две башни: башню пользователей и башню атомов, что позволяет оптимизировать нагрузку на систему и делать более точные предсказания.  

• В данном блоке обсуждается использование матриц взаимодействия пользователей и контента для моделирования взаимодействия пользователей.  

• Матрицы взаимодействия могут быть использованы для обучения рекомендательных систем, а также для предсказания взаимодействия пользователей.  

• В данном блоке обсуждается двухбашенная архитектура и функции потерь, которые используются для обучения рекомендательных систем.  

• Двухбашенная архитектура позволяет учитывать коллаборативную и контентную информацию при обучении рекомендательных систем.  

• В данном блоке обсуждается применение селфтеншн к рекомендательным системам.  

• Селфтеншн позволяет моделировать взаимодействие пользователей и контента, а также предсказывать взаимодействие пользователей.  

• В этом видео мы рассмотрим рекомендательные системы, которые используют внимание и мультиэтн.  

• Внимание - это механизм, который позволяет модели определить важность объектов и их взаимосвязь.  

• Мультиэтн - это механизм, который используется для сравнения объектов в разных смыслах.  

• Он позволяет учитывать разнонаправленные зависимости и сравнивать объекты в разных срезах.  

• Позиции код - это кодировка времени, которая используется для восстановления позиции в предложении.  

• Берт Форек - это нейросетка, которая умеет принимать последовательности событий и предсказывать следующее взаимодействие.  

• Рекомендательные системы используют трансформеры для обработки последовательностей и предсказания следующего взаимодействия.  

• Сложности возникают при тренировке и подаче данных на нейросеть, а также при обработке больших объемов данных.  

• В видео обсуждается использование трансформеров в языковых моделях, где они обучаются вместе с трансформерами.  

• Трансформеры могут быть перетренированы на меньших выборках, что позволяет быстро производить изменения.  

• В рекомендациях используются трансформеры с двумя-тремя слоями, что позволяет быстро обрабатывать данные и делать прогнозы.  

• Языковые модели имеют порядка десяти-пятнадцати слоев трансформеров, что делает их более сложными и медленными.  

• В видео обсуждаются преимущества использования трансформеров в языковых моделях и рекомендациях.  

• После перерыва будет проведена практическая часть, где будут рассмотрены примеры использования трансформеров.