Machine Learning в онлайн-кинотеатрах: как повысить время смотрения и понять, что одного ML мало. Часть 1

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей Жиряков, и я техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION. Этот текст написан по мотивам моего выступления на МТС True Tech Day. В KION мы формируем персональную витрину для каждого юзера в условиях достаточно высокой нагрузки: в пике более 600 запросов в секунду. Время ответа на запрос при этом минимально: около 160 мс. Конечно, мы используем Machine Learning (ML), но есть и другие инструменты — например, бизнес-правила, и их около 50. О различных нюансах работы KION в связке с ML и не только расскажу в двух постах. Сегодня обсудим работу витрин и полок KION, объясню, как мы строим персональную витрину, внедряем ML в баннерную полку и просчитываем тренды. Следующий пост будет про обучение нейронки и бизнес-правила. Жду вас под катом!

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/853474/

#управление_продуктом #облачные_сервисы #искусственный_интеллект #машинное+обучение #машинное_обучение #machine_learning #онлайнкинотеатр