Реверсинг рекомендательного ранжирования или миллионы выручки в месяц.

🧠 Кто-то зарабатывает, занимая позицию Data Scientist'а и настраивая системы рекомендаций, ранжирования и поиска.
А кто-то, зная, как это все работает, делает системы, которые укрощают системы ранжирования и поднимают людей в топ.

🤔 В зависимости от того, какую сторону баррикад вы занимаете, такие решения на основе понимания работы алгоритмов ранжирования можно назвать "фродом" или кнопкой "бабло". На острове, часто встречаю умных ребят. Есть такие, кто давно уже "прохавал, как жить эту жизнь" и не кисло так зарабатывает на решениях реверса ранжирования.

🍏 И нет, это не продажа гайдов по тому, как продвигаться в инсте через рилсы. Есть ребята, которые делают вещи умнее.

🎃🤟 Как и что они делают? Возьмем в качестве примера продажу на маркетплейсах. Там есть система ранжирования карточек при поиске.

🧩 Карточки в топе поиска, это карточки, которые:
1) Имеют историю покупок
2) Норм отзывы
3) Часто добавляются в корзину
4) другое ...

🍽 Что делать с этой инфой? Решение такое. Заводим 100 профилей пользователей. В идеале еще и 100 смартфонов под них завести в разных уголках города/страны.
Далее скупаем с части этих профилей свой товар. Оставляем положительные отзывы. Остальной частью этой армии все время имитируем изучение вашего товара с добавлением его в корзину. Как итог, спустя всего один цикл переобучения ранжирующей системы ваша карточка зависает в топе. (как правило реакция back loop'а в MLOps такой системы происходит раз в неделю, ну две). Если все правильно сделать, то как бы не старались конкуренты вашего домена, скинуть вниз вашу карточку будет непросто.

👨‍🔧 Вы скажите, что это все хрень, такая система не окупит себя, или ее быстро снесут. Увы, я бы так не думал 😅

😵‍💫 А теперь представьте, такие системы применимы в огромном числе сервисом ..., какое это поле для деятельности?! Недвижка, сервисы услуг экспертов, продажа товаров, соц.сети, приложения для водителей и много чего еще

👨‍🎤 Генеративные модели это конечно круто, но смотрите как можно одним только BERT’ом намутить тему темскую.

🤔 Допустим, вы хотите автоматически генерить для своих пользователей вот такие «фразочки со смыслом» (см. скрин). Для этого можно нанять контент мейкера на hh.ru, а можно схантить себе берта на hugging face.


✈️ Допустим вы не хотите платить зп и берете второй вариант. Как заставить берт делать эту креативную работу вместо «кожаного мешка»? Вот алгоритм.

✅ Выкачиваем датасет текстов статей с како-го нибудь иностранного сайта, где женщины пишут ванильные статьи для других женщин. Для старта хватит штук 10 пожирнее. В идеале из тематики отношений или карьерных советов.

✅ Берем готовую модельку с 🤗, натравленную на сумаризацию текста.
✅ Размечаем предложения в статьях по скору важности. Выбираем все, которые попадают в группу выше второго квартиля и с нормальной длинной.
✅ Все. Теперь постим по одному рандомному предложению из списка, отрисовав красивым шрифтом на белом фоне.
✅ Живем свою лучшую жизнь и ждем, пока соц сеть сама распиарить вашу группу с уникальным контентом.
✅ Продаем рекламу.

Почему работает? А кто его знает!? Однако, люди любят рефлексировать над рандомными мыслями вне контекста, которые отражают их состояние/идеи/чувства в моменте.

#do_statrup_not_job

😐 Недавно узнал, сколько денег тратится на облачные сервисы для аналитиков…

👨‍💻 Понял, почему иногда выгоднее закупить железа и нанять под это отдельного MLOps’а. Будет все равно выгоднее в раза два.

👨‍👩‍👧‍👦 Вероятно любые факты тут это NDA, поэтому цифры не рискну назвать, но это примерно 3-4 ставки DS’а по рынку на команду в 10-12 человек.

🤑 Вот вам официальные цены гугла + NVIDIA. Пцц какой-то
https://console.cloud.google.com/marketplace/product/nvidia/nvidia-ai-enterprise-vmi?pli=1&project=midyear-precept-363222&flow=gcp

🤒 Кстати, для курса по соревновательному DS мы как раз сами и собрали сервак. Сервак с картинки обошелся нам 18к в месяц