27 июня 2024 года состоится Data Science Meetup: Поиск.
1. Как устроен Поиск в СберМаркете — Владимир Бугаевский, Machine Learning Team Lead, СберМаркет
Для любого маркетплейса Поиск и Каталог являются сердцем сервиса для пользователя, ведь именно с помощью них клиент может найти подходящий товар. Обсудим, как поисковые технологии улучшают пользовательский опыт в СберМаркете, а также раскрыть инсайды о технических деталях и архитектуре Поиска.
2. Нейросетевая модель для исправления опечаток в поисковых запросах — Анна Власова, Machine Learning Engineer, СберМаркет
Исправление опечаток является важной частью поискового пайплайна. Рассмотрим новую нейросетевую модель для исправления опечаток. Помимо самой архитектуры обсудим процесс сбора данных, а также дополнительные техники, которые применяли во время обучения модели для улучшения её качества.
3. Ранжирование магазинов в межретейлерном поиске — Анна Южанина, Machine Learning Engineer, СберМаркет
Чтобы сделать поиск более релевантным, а пользовательский опыт лучше, мы внедрили модель для ранжирования магазинов в зависимости от намерения и предпочтения пользователя. В докладе узнаем про подходы, которые применяли, каких результатов добились и какие боли это полечило.
Москва, ул. Садовническая 9А (вход по вывеской Space 1) + онлайнData Science Meetup: Поиск
Дата проведения: 27.06.2024. Начало в 19:00
Место проведения: Москва , ул. Садовническая 9А (вход по вывеской Space 1) + онлайн
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
27 июня 2024 года состоится Data Science Meetup: Поиск.
1. Как устроен Поиск в СберМаркете — Владимир Бугаевский, Machine Learning Team Lead, СберМаркет
Для любого маркетплейса Поиск и Каталог являются сердцем сервиса для пользователя, ведь именно с помощью них клиент может найти подходящий товар. Обсудим, как поисковые технологии улучшают пользовательский опыт в СберМаркете, а также раскрыть инсайды о технических деталях и архитектуре Поиска.
2. Нейросетевая модель для исправления опечаток в поисковых запросах — Анна Власова, Machine Learning Engineer, СберМаркет
Исправление опечаток является важной частью поискового пайплайна. Рассмотрим новую нейросетевую модель для исправления опечаток. Помимо самой архитектуры обсудим процесс сбора данных, а также дополнительные техники, которые применяли во время обучения модели для улучшения её качества.
3. Ранжирование магазинов в межретейлерном поиске — Анна Южанина, Machine Learning Engineer, СберМаркет
Чтобы сделать поиск более релевантным, а пользовательский опыт лучше, мы внедрили модель для ранжирования магазинов в зависимости от намерения и предпочтения пользователя. В докладе узнаем про подходы, которые применяли, каких результатов добились и какие боли это полечило.
