Переход Авито с CatBoost на нейросети в рекомендациях
M@machinelearning_interviewAI-инженер
2 недАвито перешли с CatBoost на нейросетевое ранжирование в рекомендациях, что привело к росту контактов и сделок на платформе.
Крупнейший российский классифайд успешно внедрил нейросети в систему рекомендаций, доказав эффективность перехода от градиентного бустинга.
- Нейросетевое ранжирование позволило преодолеть ограничения CatBoost по масштабируемости данных.
- Изменение напрямую повлияло на ключевые метрики бизнеса: рост контактов и сделок.
- Опыт Авито подтверждает тренд на замену классических ML-моделей глубоким обучением в задачах ранжирования.
Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито
Рекомендации на главной дают Авито половину просмотров объявлений и около 30% контактов покупателей с продавцами. С 2020 года их ранжировал CatBoost, но со временем он упёрся в потолок: даже кратно больше данных уже не давало прироста качества.
Мы перешли на нейросетевое ранжирование, и вот что получилось:
🚀 +4,3% пользователей с контактами из рекомендаций
🤝 +0,8% пользователей, совершивших сделку, по всему Авито
Техлид команды рекомендаций Ярослав Хныков рассказал на Хабре, какие решения сработали.
Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений».
Кратко (AI)
Команда Авито заменила алгоритм ранжирования рекомендаций на базе CatBoost на нейросетевую модель. Это изменение позволило увеличить количество контактов в рекомендациях на 4,3% и повысить общую конверсию в сделки на платформе на 0,8%.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖