Пост Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито

9 октября 2026

Data Science. SQL hub

Фотография

Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито Рекомендации на главной дают Авито половину просмотров объявлений и около 30% контактов покупателей с продавцами. С 2020 года их ранжировал CatBoost, но со временем он упёрся в потолок: даже кратно больше данных уже не давало прироста качества. Мы перешли на нейросетевое ранжирование, и вот что получилось: 🚀 +4,3% пользователей с контактами из рекомендаций 🤝 +0,8% пользователей, совершивших сделку, по всему Авито Техлид команды рекомендаций Ярослав Хныков рассказал на Хабре, какие решения сработали. Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений».

11 · 1.4K · 13:15

Рядом в ленте

Data Science. SQL hub11:04🧩 SQL-задача: почему `LAG()` здесь подведёт? Есть интервалы работы сервера. Время указано в минутах: id | start_at | end_at ---+----------+------- 1 | 1 | 10 2 D

Data Science. SQL hub12:02🧮 Математика для ИИ на русском: от школьной базы до трансформеров и диффузии Бесплатный курс-шпаргалка на GitHub, который связывает формулы с их применением в M

это сообщение

Data Science. SQL hub09:57🔍 Microsoft выпустила модель, которая только принимает решения. В 35 раз быстрее GPT-6 Sol, выходные токены бесплатно Microsoft-Decision-1 получает запрос и фик D

Data Science. SQL hub10:11🍃 Добавить реплику MongoDB, не копируя всю базу: что меняет Atlas Infinite В привычной архитектуре каждый узел replica set хранит полную копию данных. Добавлени