TGViewer
OTUS: программирование и карьера в IT OTUS: программирование и карьера в IT @otusjava · 7.39K subscribers
Post #7472 849
Ранжирующие функции потерь (ranking loss functions) — ключевой компонент современных рекомендательных систем, определяющий, как алгоритмы учатся предпочитаемому порядку элементов. Понимание этих функций критично для создания эффективных рекомендаций, так как напрямую влияет на качество предсказаний.

✅ На открытом вебинаре 12 мая в 20:00 мск вы узнаете особенности ранжирующих функций потерь, их отличие от других функций потерь, используемых в рекомендательных системах. Сможете использовать полученные знания в своих проектах.

Записывайтесь на открытый вебинар и получите скидку на большое обучение «Рекомендательные системы»
  • 👍 2
  • 👀 1
More from @otusjava
  1. Oct 8, 2026Записали для вас эфир открытого урока «Инструменты ИИ в работе бизнес-аналитика» и собрали…
  2. Oct 8, 2026Сегодня нет никакого праздника, но повод нам и не нужен. Взяли и собрали рюкзак в небольшо…
  3. Oct 7, 2026В коротком видео разбираем связку Kagent + Ollama: какие типичные проблемы возникают при е…
  4. Oct 7, 2026Для специалистов по безопасности значимых объектов КИИ начнёт действовать новый профстанда…
  5. Oct 7, 2026Собрали четыре бесплатных занятия на 7 и 8 октября: GitOps-практики, автоматизация в Битри…
  6. Oct 6, 2026Что отвечаем дальше? 👨‍💻 — Коллеги, извините. Микрофон что-то отключился 🤔 — Громко каш…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →