На прошлых митапах мы говорили о том, как рекомендательные системы устроены «в бою»: какие алгоритмы используются и как они ускоряются, как проектируется инфраструктура, как проводятся эксперименты. 18 декабря мы сменим направление и обсудим наукоёмкие задачи — поговорим об обучении с подкреплением (reinforcement learning) и об атаках на модели.

Эти темы популярны сами по себе, а в применении к рекомендациям особенно интересны. От Дзена будет история о том, как возникла задача ранжирования по сложной негладкой метрике, какие подходы в ней пробовали и что заработало лучше всего.

Встреча будет предновогодней — заглядывайте на доклады и небольшую афтепати. Чтобы не забыть, зарегистрируйтесь — так мы сможем напомнить вам о старте трансляции.