🔫 09.09.2024 на древней китайской площади ничего не произошло

😣 Ну а если серьезно, то в этот день Notion отрубил пользователей из РФ. Ну а если еще серьезнее, то не отрубил, а лишний раз подключил к ВПН.

😎 Признаться, я перепробовал достаточно альтернатив: это и Affine, это и WEEEK, и Obsidian - и многие другие, которые меня вообще не впечатлили.

⌨️ Оставив моральную составляющую вопроса, могу сказать, что Notion остается лучшим продуктом на рынке, значительно опережая свои аналоги по функционалу и удобству.

А вы продолжаете пользоваться Notion?
👍 - да
🐳 - нет
👀 - никогда им не пользовался

😊 Всем доброго утра!

🔜 Пришло время провести небольшую перепись населения КДВ

❤️ Будет парочка опросников. Для вас это пара секунд, а мне поможет адаптировать контент под вас :)

Я Генеральный директор ООО "НЕОРАТОР"

🔥 Такой вот небольшой чекап-пост, который я наверняка буду вспоминать много раз. Было ли это просто? По сравнению со всем остальным - да.
Но давайте конкретно, что нужно, чтобы открыть ООО сегодня?

☺️ Очевидно, придумать название
☺️ Выбрать систему налогообложения
☺️ Создать электронную подпись физлица
☺️ Выбрать устав ООО (типовой или самописный)
☺️ Найти юриста и бухгалтера
☺️ Найти юридический адрес и получить выписку из ЕГРН
☺️ Подать доки в налоговую и подписать их
☺️ Создать электронную подпись юрлица
☺️ Открыть счет юрлица
☺️ И еще много много чего ....

🔥 Для меня это суперопыт, которым я уже делюсь со многими и всегда буду рад поделиться с вами .

🔥 Продолжаем развиваться и делать business

https://www.rusprofile.ru/id/1247700717989?ysclid=m34a0abedq131250764

👀 Пока все празднуют победу на хакатонах, я праздную победу над Airflow на винде

Всех жду 😊

Не оратор? Стань им!
Приходи на DemoDay, узнай, как сервис НеОратор помогает развивать навыки публичного выступления и получи возможность принять участие в закрытом тестировании приложения!

И конечно, у тебя будет отличная возможность пообщаться с создателями проектов и получить заряд мотивации для развития своей идеи ⚡️

Ранжирование. 🟠 medium

🧑‍💻 Как же мы можем победить проблемы из предыдущего поста, который был посвящен Pointwise подходу? Напомню, что мы, во-первых, хотим именно прогнозировать значение релевантности (а не просто брать косинус) и, во-вторых, обращать внимание на контекст товаров.

Существуют также Pairwise (попарный) и Listwise (списочный) подходы.

🧑‍💻 Из названий можно догадаться, что в случае pairwise-подхода мы семплируем пары товаров и обучаем модель прогнозировать релевантность элементов в паре. Как их собрать, в целом, очевидно: разметить похожие записи, а потом насемплировать непохожие записи.
Также можно обучать модель максимизировать разницу между positive и negative семплами:
P(f(X, Xi) > f(X, Xj)) <= 1 - вероятность отранжировать Xi элемент выше элемента Xj.

Какие модели? RankNet, MART, Lambda SMART, KNRM...

🧑‍💻 Listwise подход предполагает одновременное ранжирование всех элементов базы. Звучит как что-то очень сложное и не очень эффективное. Конечно, этот вариант вряд ли можно применить в качестве кандидатной модели, однако, в качестве реранжирующей модели этот подход точно заслуживает внимания.

Плюс этого подхода в том, что мы по максимуму учитываем контекст в базе, то есть взаимоотношения между всеми позициями. Например, мы можем идти по "кандидатам" при помощи LSTM, Attention или их модификаций и для каждой позиции выдавать скор релевантности.

Какие модели? DLCM, SetRank...

😢 Ну как? Готовы к харду?

#Ботаем