Как модели машинного обучения позволяют создавать персонализированный опыт для миллионов пользователей. Архитектура, метрики, guardrails.
Технические статьи о рекомендательных системах, инференсе, метриках качества и операционных рисках
Как модели машинного обучения позволяют создавать персонализированный опыт для миллионов пользователей. Архитектура,...
Практические подходы к построению ML-систем персонализации в масштабе: от векторных баз до обучения с подкреплением...
Howe Group появилась в 2022 году, когда группа специалистов из Нидерландов заметила критический разрыв между теоретическими обещаниями AI-автоматизации и реальным опытом внедрения. Мы столкнулись с тем, что большинство материалов либо продают решения, либо остаются слишком абстрактными. Наша цель — создать независимый ресурс, где документируются реальные паттерны, ошибки и успехи компаний, применяющих автоматизацию. Мы не продаём инструменты и не консультируем — только исследуем, анализируем и делимся знаниями через кейс-стади и практические материалы.
Наша миссия — Документировать проверенные паттерны внедрения AI-автоматизации через независимые исследования и детальные кейс-стади. Мы создаём образовательный контент, основанный на реальном опыте компаний, помогая специалистам принимать обоснованные решения без коммерческого давления и маркетинговых обещаний.
От сбора данных до continuous learning: как строить надёжные системы адаптивного контента
Дмитрий проектирует конвейеры машинного обучения для высоконагруженных систем персонализации. Ранее работал над рекомендательными системами в e-commerce и streaming-платформах.
Нужна консультация по архитектуре ML-персонализации? Свяжитесь для обсуждения вашего use case