Чему вы научитесь
- Различать и внедрять основные типы рекомендательных алгоритмов.
- Проектировать эффективные воронки ранжирования для работы с миллионами объектов.
- Решать проблему «Холодного старта» для новых пользователей и айтемов.
- Использовать векторные представления (эмбеддинги) для поиска семантического сходства.
- Управлять разнообразием выдачи и балансировать между интересами пользователя и новизной.
- Анализировать эффективность системы через оффлайн и онлайн метрики.
О курсе
Комплексный путеводитель по миру RecSys: от простых эвристик до нейросетей и стратегий обучения с подкреплением.
В курсе «Основы рекомендательных систем (RecSys)» вы пройдете путь от классических алгоритмов (SVD, ALS) до современных архитектур (Two-Tower, Transformers) и научитесь строить системы, которые действительно понимают пользователя.
Для кого этот курс
Начинающие Data Scientists, желающие специализироваться в одном из самых прибыльных направлений ML.
Разработчики, которые хотят внедрить рекомендательный движок в свой проект.
Аналитики, стремящиеся глубже понимать логику работы алгоритмов ранжирования.
Просто заинтересованные люди, кто хотел бы узнать больше о том, как работают рекомендации
Начальные требования
Знакомство с основами машинного обучения
Преподаватели курса
2
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 1 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Структурированный фундамент: Вы поймете, как превратить сырые логи в персональные рекомендации.
- Практический взгляд: Мы разбираем те подходы, которые реально работают в индустрии в 2026 году.
- Инструментарий: Знакомство с Faiss, архитектурами трансформеров и методами бандитов.