Как кластеризовать миллионы объектов с высокой размерностью и сложной структурой данных?

Когда мы работаем с эмбеддингами (например, BERT4Rec), то сталкиваемся с тремя проблемами: миллионы объектов, высокая размерность и невыпуклые формы кластеров. При снижении размеренности мы теряем часть информации. Тут возникает дилемма: при снижении размерности мы неизбежно теряем часть информации. Если оставляем в исходном виде, то для большинства методов возникают проблемы с вычислительной сложностью и масштабируемостью.

О том, как мы повысили качество предсказания CTR за счет кластеризации миллионов товаров, я расскажу на конференции Data Fest 2026, на которой также буду модерировать секцию ML in Advertising.

Что обсудим:
🔹Какой метод выбрать, когда объектов миллионы, а кластеры имеют сложную форму
🔹Как мы внедрили это в предсказание CTR
🔹Кейсы за пределами рекламы: как вычислять сопокупки и строить кластерные рекомендации

Следующие посты будут анонсу выступлений других докладчиков нашей секции!

⏰ Когда: 24 мая с 11.00 и до вечера
📍Где: ул. Ленинская Слобода, 26, стр. 15 (Loft Hall, зал Ratusha)
📌 Регистрация

Подробнее о спикерах и докладах будет обновляться информация на странице мероприятия.