Вышел туториал по фреймворку Perseus от Т-Технологий
Б@boris_againAI-инженер
1 месКоманда Т-Технологий выпустила подробный туториал по фреймворку Perseus для обучения моделей персонализации на основе гетерогенных событий.
Инструмент упрощает разработку систем персонализации, позволяя гибко работать с разнородными данными.
- Позволяет обучать модели на гетерогенных событиях без переписывания кода.
- Поддерживает основные сценарии: кандидатогенерацию, ранжирование, классификацию и регрессию.
- Упрощает добавление новых признаков и интеграцию данных из разных доменов.
Вышел подробный туториал по Perseus – фреймворку от команды Т-Технологий для обучения моделей персонализации на основе гетерогенных событий.
На датасете T‑ECD разобрали сразу четыре сценария: кандидатогенерацию, ранжирование, классификацию и регрессию. В туториале рассказали, как создать единое хранилище событий, подготовить данные, настроить YAML-конфиг, обучить модель и запустить инференс, а еще сравнили сами модели с бейзлайнами. Особенно интересно было почитать про то, как можно добавлять новые фичи или подключать события из соседних доменов, не переписывая код с нуля.
Сам туториал опубликован на Хабре, код доступен на GitHub
Кратко (AI)
Команда Т-Технологий опубликовала руководство по использованию фреймворка Perseus для задач персонализации. В материале на примере датасета T-ECD разобраны процессы подготовки данных, настройки конфигураций и обучения моделей для различных сценариев.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖