Последние посты
RWB делает ML
17 сент., 16:38
Теперь AI помогает собирать образы из ассортимента WildberriesВ карточке товара появилась функция «Идеи образов» — алгоритм подбирает до 10 сочетаний одежды, обуви и аксессуаров вокруг выбранной вещи. И помогает быстро решить: что купить и с чем это носить.⚙️ Алгоритм анализирует визуальные признаки товара: силуэт, длину и посадку, цвет, фактуру, сезонность, стиль и назначение. Затем перебирает миллиарды возможных комбинаций с другими товарами из ассортимента маркетплейса — одеждой, обувью и аксессуарами — и отбирает несколько лучших, которые образуют гармоничный, цельный сочетающийся образ. Модель регулярно обновляет рекомендации по мере появления новых товаров и старается не повторять одни и те же сочетания.На старте функция работает более чем для 1 млн популярных товаров в категориях одежды, обуви и аксессуаров. Доступна в мобильном приложении
RWB делает ML
16 сент., 14:17
Офлайн-метрики выросли, ревью пройдено, релиз-чеклист закрыт — а модель в проде показывает совсем не то, что обещала на тесте 👀Владимир Вейгандт, senior ML-инженер команды лояльности RWB, помог разобраться, откуда берётся этот разрыв: почему распределение данных «уезжает» без предупреждения, как в обучающую выборку случайно просачиваются данные из будущего и почему безобидная на первый взгляд ошибка в разбиении train/test может стоить недели работы.➡️ Еще рассказали про кейс из практики RWB — про то, как каталог вырос на 150 миллионов товаров за три месяца и что при этом произошло с моделью.@rwb_delaet_ml
RWB делает ML
13 сент., 09:05
RWB делает ML
9 сент., 11:29
переслано из @tech_rwb
Петабайты данных, AI и вайб-кодингВ новом выпуске подкаста Tech Talks говорим о данных в масштабах RWB: как хранить петабайты информации, когда старые данные перестают быть полезными и как выбирать технологии для работы с ними.Вместе с Павлом Раваевым, CDO RWB, обсудили Data- и AI-платформы компании, использование LLM и вайб-кодинг. А ещё поспорили о том, можно ли доверять код нейросетям, что ждёт джунов на рынке и почему командам придётся формализовывать, что для них значит «хороший код».⏹️YouTube ⏹️VK
RWB делает ML
9 сент., 11:29
Смотрите новый выпуск подкаста Tech Talks 👀Поговорили про петабайты данных, AI, LLM и вайб-кодинг — и, конечно, обсудили любимую тему: можно ли вообще доверять коду, который пишет нейронка?RWB делает ML
8 сент., 08:47
⚙️ Как ИИ меняет онлайн-торговлю на масштабе десятков миллионов пользователей?Павел Раваев, директор по данным RWB, рассказал, какие ИИ-решения уже работают в продукте и какой измеримый результат они приносят.Собрали интересное на карточках: ⏹️ поиск по фото и его метрики за год ⏹️ виртуальная ИИ-примерка одежды, косметики и мебели ⏹️ генеративный ИИ для продавцов ⏹️ ИИ-функции в отзывах для покупателей и продавцов.@rwb_delaet_ml
RWB делает ML
2 сент., 11:05
⭐️⭐️ Один Шрек, 200+ брендов на старте и векторный поиск, который заменяет собой армию YOLO-моделей — Лев Нечаев, руководитель команды «Автоматическая модерация методами ИИ» в RWB, рассказал, как в модерации Wildberries ловят логотипы и лица без отдельной модели под каждую новую задачу.Подробнее — на Хабре 🖥@rwb_delaet_ml
RWB делает ML
28 авг., 12:05
Хорошая модель бесполезна, если ее нельзя встроить в реальные процессы. Илья Бадекин, Data Scientist в команде товарных рекомендаций RWB, рассказывает, как команда сжала эмбеддинги для онлайн-ранжирования рекламы.О чём статья: ⏹️ зачем рекомендациям текстовый энкодер и как он помогает с «холодными» товарами ⏹️ как ту же модель применили к рекламным баннерам в поиске ⏹️ почему классические методы уменьшения размерности (PCA, TruncatedSVD) не дали нужного качества ⏹️ как «Матрёшка» (MRL) помогла сжать вектор в 8 раз, потеряв всего 4–5% качества👆 Читать больше на Хабре@rwb_delaet_ml
RWB делает ML
25 авг., 15:06
DML против PSM: как оценивать нерандомизированные эксперименты быстрее и надёжнееЧто делать, если классический A/B-тест не работает из-за конфаундеров и сетевых эффектов? Рассказал Платон Попов, дата-аналитик в команде A/B-платформы RWB, на примере кейса оценки эффекта таргетированной рекламы в ПВЗ. Сначала использовали Propensity Score Matching (PSM), но метод не прошёл валидацию: доля ложноположительных результатов оказалась выше допустимого уровня.➡️ Тогда перешли к Double Machine Learning (DML) — и получили более устойчивую оценку.Читать статью на Хабре 👆@rwb_delaet_ml
RWB делает ML
21 авг., 08:05
💻 Как большие языковые модели работают со звуком — и чем работа с аудио отличается от текста?Анна Текучева, Data Scientist HML NLP & Speech в RWB, разобрала, что умеет LLM в аудио, сравнила популярные модели синтеза речи и показала, как управлять результатом генерации.Читайте карточки или смотрите запись выступления на ODS LLM Meetup 🖥@rwb_delaet_ml
