Рубрика «personalization»

Привет! Меня зовут Никита Учителев. Я представляю отдел Research & Development компании Lamoda. Нас 20+ человек, и мы работаем над различными рекомендациями на сайте и в приложениях, разрабатываем поиск, определяем сортировку товаров в каталогах, обеспечиваем возможность АБ-тестирования разнообразного функционала, а также поддерживаем несколько внутренних разработок вроде системы прогнозирования эластичности спроса и оптимизации логистики доставки.

image

Одним из основных направлений развития всей компании на ближайшие годы выбрана персонализация наших продуктов и услуг. Подобные инициативы тестируются и внедряются повсеместно — начиная от составления персональных подборок товаров до выбора конкретного торгового представителя, который доставит наш товар именно вам. В рамках процесса персонализации продуктов R&D я выступаю в роли тимлида и хочу в этой статье рассказать про платформу, проектированием и разработкой которой я со своей командой занимался последний год, а также про первые персонализированные продукты R&D, которые проходят АБ-тестирование в настоящее время.

Читать полностью »

Не прошло и полгода, как мы завершаем цикл статей об адаптивном обучении на Stepik! А, нет, прошло… Но я рада наконец представить вашему вниманию заключительную статью о том, зачем вообще нужно адаптивное обучение, как оно реализовано на Stepik и причём тут шахматы.

Рекомендательные системы в онлайн-образовании. Адаптивное обучение - 1

Читать полностью »

Новогодние праздники и январь прошли очень быстро и вместо большого количества курсов для конкурса Stepik Contest команда Stepik получила множество запросов с просьбами продлить дедлайн. Мы решили продлить срок конкурса до 31 марта, а сейчас — подвести промежуточные итоги, ответить на вопросы и разъяснить все неочевидные моменты конкурса.

Итак, конкурс Stepik Contest, дедлайн 31 марта, чтобы выиграть от $2K до $10K нужно создать 20+ задач по темам IT на платформе Stepik, adaptive.stepik.org.

Дедлайн конкурса Stepik Contest продлен до 31 марта, самое время создавать IT-задачи - 1
Читать полностью »

Мы продолжаем рассказывать об системе адаптивного обучения на Stepic.org. Первую вводную часть этой серии можно почитать здесь.

В данной статье мы расскажем о построении рекомендательной системы (которая и лежит в основе адаптивности). Расскажем о сборе и обработке пользовательских данных, о графах переходов, хендлерах, оценке реакции пользователя, формировании выдачи.

Вспомним про линейную регрессию, регуляризацию и даже поймём, почему в нашем случае лучше использовать гребневую регрессию, а не какую-нибудь там ещё.

Рекомендательные системы в онлайн-образовании. Продолжение - 1

Читать полностью »

28 апреля 2016 года мы официально объявили о запуске первого адаптивного курса на Stepic.org, который подбирает задачи по Python в зависимости от уровня учащегося. До этого мы ещё реализовали на платформе рекомендованные уроки, чтоб учащиеся как не забывали, что они уже прошли, так и открывали для себя новые темы, которые могут их заинтересовать.

Этой статьёй мы начинаем цикл о рекомендательных системах и адаптивном обучении.

Под катом две основные темы:

  • про онлайн-образование, плюсы/минусы/подводные камни;
  • классификация рекомендательных систем, их применимость в образовании, примеры.

Рекомендательные системы в онлайн-образовании - 1

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js