Applications of Multimodal Learning in media search engines

Інтерв'ю з доповідачем

Побудова якісної і гнучкої пошукової системи для візульного медіаконтенту є багатогранною проблемою, для вирішення якої існує декілька різних варіантів.

У цій доповіді я покажу як ми, використовуючи анонімізовані дані про взаємодію користувачів з контентом великої медіаплатформи, а також різноманітні метадані, побудували єдиний векторний простір пошукових запитів, тегів та гіфок. Цей простір є компактним представленням середовища платформи і дозволяє моделювати поведінку та вподобання людей. Ми розлянемо підходи, які використовувалися на різних етапах проєкту, а також застосування цих ембедінгів у реальних сервісах, включаючи пошук та рекомендаційну систему.

Дмитро Войтех
Proxet
  • Machine Learning Engineer у компанії Proxet
  • Займається end-to-end розробкою ML продуктів
  • Захоплюється музикою та автомобілями
  • LinkedIn, Twitter, GitHub
Увійти
Або поштою
Увійти
Або поштою
Реєстрація через e-mail
Реєстрація через e-mail
Забули пароль?