Я участвую в разработке продукта, одна из фич которго – классификация текстов документов по их содержимому. Например, входящий поток требуется разделить на разные папки: отедилить мух от котлет договоры от счетов-фактур. Кратко одну из последних задач можно описать следующим образом: мы поставляем “в коробке” классификатор с пятью стандартными классами документов, а клиент хочет иметь возможность разделять поток документов на шесть классов: пять наших и один свой. В этой статье я покажу один из возможных вариантов решения этой задачи на примере классического набора данных 20 newsgroup dataset:

Continue reading

Думаю, никого сегодня не удивить рекомендательными системами. Их можно встретить повсюду: на сайте с книгами (ozon.ru), блогах (habr.ru), интернет-магазинах (практически любой), стриминговых музыкальных (spotify, Яндекс.Музыка) и видео сервисах (kinopoisk, ivi, amediateka). Самый продуктивный способ разобраться как работают подобные алгоритмы — написать самому с самого начала. Этому и будет посвящена текущая статья. В рекомендательных системах есть два основных подхода: Content-based рекомендации основанные на описании объектов, которые требуется рекомендовать (рекомендуем фильмы, похожие на те, которые понравились пользователю); Коллаборативная фильтрация основанная на оценках пользователя и похожести его на других пользователей.

Continue reading

Author's picture

feeeper

Разработчик enterprise-решений. В основном на .NET. В свободное время пишу на golang, python. Немного упарываюсь по ML/DS.

Software developer

Russia