Как правильно выбрать метрику для рекомендательных систем

Привет! На связи Мария Жарова, ментор курсов «ML-инженер» и «Дата-сайентист» 👋🏻

Часто кажется, что рекомендательные системы строятся как обычный ML-пайплайн: собрать данные, обучить модели, оценить их точность, выбрать наилучшую — и всё. Но на деле при построении рекомендаций может возникнуть масса коварных проблем — к счастью, их можно попытаться отследить раньше, чем они поедут на прод, если правильно выбрать метрику!

Разберем несколько самых полезных — от простейших до более нетривиальных 👆🏻

Сохраняйте, если строите рекомендации!