Lamoda Tech выложила записи митапа о том, как машинное обучение перекраивает фешен-ритейл — от виртуальной примерки до рекомендаций и баланса бизнес-метрик.
Компания применяет ML и анализ больших данных, чтобы шоппинг в онлайне был удобным, увлекательным и вдохновляющим для миллионов покупателей. На этот раз эксперты собрались, чтобы разобрать три больших сюжета: обучение модели виртуальной примерки с нуля и вывод её в продакшен, путь similar-рекомендаций от простых алгоритмов к реранкерам, а также поиск тонкого равновесия между бизнес-показателями. Материалы встречи опубликованы.
Первый доклад — «Эволюция similar-рекомендаций: как мы переосмыслили похожих товаров» — прочитал Дмитрий Борисов, Data Scientist Lamoda Tech. По его словам, подборки похожих товаров в каталоге — одна из ключевых зон фешен-индустрии: фича улучшает пользовательский опыт, поднимает конверсию, помогает подобрать альтернативу нужного размера и удерживает человека в приложении. В выступлении он прошёл по этапам развития рекомендаций в Lamoda — от базовых подходов до реранкера, продуктовых гипотез и современных алгоритмов. Среди тем: что работало в проде раньше, какие продуктовые вызовы и тестирование гипотез возникали, как устроены новые алгоритмы, учитывающие и визуальное, и текстовое сходство, а также внедрение реранкера и его результаты.
Второй доклад — «Примерь онлайн: как разработать свою модель виртуальной примерки» — представил Искандер Сафиулин, Senior Data Scientist Lamoda Tech. Виртуальная примерка даёт пользователю возможность безопасно и легко экспериментировать со стилем прямо в приложении. Спикер рассказал о пути создания этой ML-модели: как обучать её с нуля — от сбора данных до оценки качества, с какими сложностями пришлось столкнуться при обучении и какую эволюцию прошло решение, как модель внедряли в прод и каких результатов достигли.
Третий доклад — «Смешать, но не взбалтывать: как балансировать разные бизнес-метрики в каталоге и поиске» — от Бислана Ашинова, Data Scientist Lamoda Tech. Каталог и поиск — это места, куда пользователь приходит за конкретным товаром и хочет уйти с ним. Как показать нужное и одновременно помочь бизнесу заработать больше? Спикер предложил смотреть на вопрос комплексно: как от простого замешивания рекламы в выдачу команда перешла к оптимизации общей ценности, как учится искать сложный оптимум, каких результатов добилась и каким видит идеальное будущее.
Для тех, кому интересно больше контента и анонсов мероприятий, у Lamoda Tech есть телеграм-канал.
Загрузка...
