ML Party Yerevan 1. Как устроены Быстрые ответы в Яндекс Поиске — Антон Иванов, Яндекс Поиск Что такое Быстрые ответы, как мы их измеряем и как они развивались от нескольких десятков тысяч коротких текстов, написанных людьми, до сотен миллионов ответов, которые строят тяжелые трансформерные модели. Как на данный момент работают основные компоненты быстрых ответов и какие ограничения это накладывает. Как новейшие NLP-технологии позволят нам сделать новое поколение быстрых ответов. 2. Построение модели эмбеддинга изображений для поиска одежды с заданными атрибутами — Александр Шишеня, Яндекс Поиск Доклад посвящен задаче визуального поиска элементов одежды, максимально похожих на данный, но обладающий заданным атрибутом. В качестве атрибутов может выступать длина рукавов, длина юбки, цвет одежды, узор и другое. Для решения задачи построена модель, которая принимает в качестве входных данных запросную картинку и атрибут, который надо изменить, и генерирует эмбеддинг в эмбеддинговом пространстве изображений элементов одежды, по которому осуществляется поиск. 3. DSSM для рекомендации незнакомых исполнителей в Яндекс Музыке — Александр Сафронов, Яндекс Музыка, Плюс Фантех Хорошие музыкальные рекомендации должны помогать пользователю открывать новую музыку. В частности, очень важно эффективно рекомендовать новых исполнителей. В докладе рассмотрим систему метрик, использующихся в Яндекс Музыки для оценки качества таких рекомендаций. А также опишем недавно внедренную модель, улучшающую рекомендации ранее неизвестных пользователю исполнителей. Ведущий Петр Ермаков, Бренд-директор Яндекс Поиска по машинному обучению ➖➖➖ 🗓 2 марта 2023, начало в 17:00 мск, Четверг 🌐 ОНЛАЙН 📍 ОФЛАЙН, Ереван ✅ Регистрация на мероприятие