Ранжирование в Яндексе: как поставить машинное обучение на поток (пост #3)
Сегодня мы завершаем серию публикаций о фреймворке FML, в которых рассказываем о том, как и для чего автоматизировали в Яндексе применение технологий машинного обучения. В сегодняшнем посте мы расскажем: почему нужно следить за качеством факторов и как мы это делаем;
как FML помогает в задачах распределённых вычислений над поисковым индексом;
каким образом и для чего наши технологии машинного обучения уже применяются и могут быть применены как в Яндексе, так и вне его;
какую литературу можно посоветовать для более глубокого погружения в затронутую проблематику.
Читать дальше →
