Ученые «Яндекса» разработали и выложили в опенсорс один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендательных систем

«Рекомендательные алгоритмы помогают людям находить нужные товары, фильмы, музыку и многое другое — именно они лежат в основе сервисов от интернет-магазинов до онлайн-кинотеатров. Развитие этих алгоритмов напрямую зависит от научных исследований, для которых нужны качественные и объемные датасеты. При этом опенсорс-датасеты чаще всего невелики по размеру или уже устарели, так как коммерческие компании, которые накапливают терабайты данных, редко их публикуют. Это создает разрыв между академическими исследованиями и потребностями бизнеса. Публикация больших открытых датасетов наподобие Yambda помогает решить эту проблему, подобно тому как появление датасета ImageNet дало мощный толчок развитию компьютерного зрения. На данных ImageNet архитектура глубокого обучения AlexNet достигла рекордно низкого показателя ошибки и доказала эффективность применения сверточных нейронных сетей для обработки изображений, что стало ключевым моментом в развитии технологий глубокого обучения. Доступ к качественным большим данным открывает новые возможности для научных исследований и привлекает к области внимание молодых ученых, заинтересованных в применении машинного обучения для решения актуальных задач», — сказал Александр Плошкин, руководитель направления по развитию качества персонализации в «Яндексе».