TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
PyMagic

6 May, 17:20

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Как кластеризовать миллионы объектов с высокой размерностью и сложной структурой данных?

Когда мы работаем с эмбеддингами (например, BERT4Rec), то сталкиваемся с тремя проблемами: миллионы объектов, высокая размерность и невыпуклые формы кластеров. При снижении размеренности мы теряем часть информации. Тут возникает дилемма: при снижении размерности мы неизбежно теряем часть информации. Если оставляем в исходном виде, то для большинства методов возникают проблемы с вычислительной сложностью и масштабируемостью.

О том, как мы повысили качество предсказания CTR за счет кластеризации миллионов товаров, я расскажу на конференции Data Fest 2026, на которой также буду модерировать секцию ML in Advertising.

Что обсудим:
🔹Какой метод выбрать, когда объектов миллионы, а кластеры имеют сложную форму
🔹Как мы внедрили это в предсказание CTR
🔹Кейсы за пределами рекламы: как вычислять сопокупки и строить кластерные рекомендации

Следующие посты будут анонсу выступлений других докладчиков нашей секции!

⏰ Когда: 24 мая с 11.00 и до вечера
📍Где: ул. Ленинская Слобода, 26, стр. 15 (Loft Hall, зал Ratusha)
📌 Регистрация

Подробнее о спикерах и докладах будет обновляться информация на странице мероприятия.

1.6k 1 10 18
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot