khrylchenkokirill/deeprecsys

Deep RecSys Course III. 1. Двухбашенные нейросети. Это была одна из самых важных лекций курса — обсудили архитектуру, фолдинг, sampled softmax loss, contrastive learning, влияние температуры, косинуса как функции близости, различные источники негативов. Даже вывели LogQ коррекцию. 2. Рексистемы глазами исследователя. На 2-м занятии мы разбирали как видит рексистемы инженер, а здесь — как их видит исследователь. И какие ошибки при этом совершает :) При подготовке я во многом основывался на докладе про оффлайн-оценку качества с RecSys Summer School 2025 (см. пост ); добавил парочку новых примеров и щепотку своего личного мнения. Обсуждали как формулировать цели, зачем нужны research questions, как выбирать датасеты, алгоритмы и метрики для экспериментов. Как и всегда, записи на YouTube , а материалы — на Github . P.S: суммарное время просмотра курса уже превысило 200 часов !