Как на самом деле работает алгоритм YouTube в 2026 году

Описание: Вы когда-нибудь задумывались, как алгоритм рекомендаций YouTube точно предсказывает, что вы хотите посмотреть? В этом уроке по анализу данных мы разберем архитектуру реальной системы рекомендаций. Мы выйдем за рамки базовой теории и рассмотрим конвейер машинного обучения, который обрабатывает миллиарды просмотров.

Что вы узнаете:
💡 Конвейер обработки данных: почему неявные сигналы (время просмотра, скорость прокрутки и перемотка назад) являются секретным ингредиентом по сравнению с «лайками» или «подписками».

💡 Генерация кандидатов: как модель «двух башен» и векторные базы данных (FAISS/ScaNN) используют метод приблизительных ближайших соседей (ANN) для фильтрации миллиардов видео за миллисекунды.

💡 Механизм ранжирования: подробный анализ того, как глубокие нейронные сети (DNN) определяют приоритет «ожидаемого времени просмотра» и прогнозируют следующий «дофаминовый всплеск».

💡 Многоцелевая оптимизация: как решить проблему «кроличьей норы», сбалансировав вовлеченность с разнообразием, новизной и случайными открытиями.

Ключевые технические концепты:
🔍 Встраивание пользователей и товаров (основа персонализации)
🔍 Двухбашенная архитектура (масштабирование для производства)
🔍 Неявная и явная обратная связь (стратегии сбора данных)
🔍 Векторный поиск и ИНС (эффективный поиск в масштабе)
🔍 Целевые функции и метрики ранжирования (измерение успеха)

Независимо от того, являетесь ли вы начинающим специалистом по анализу данных, инженером машинного обучения или студентом системного проектирования, это видео дает всестороннее представление о том, как работают современные рекомендательные системы в реальном мире.

___________________________________
📚 Ресурсы для повышения уровня вашей карьеры в области Data Science
👉 Присоединяйтесь к нашему каналу, чтобы получать честные советы по Data Science: https://bit.ly/2GsFxmA
👉 Плейлист с дополнительными вопросами и ответами для собеседований по Data Science: https://bit.ly/3jifw81
👉 Плейлист с советами по собеседованиям по Data Science: https://bit.ly/2G5hNoJ
👉 Плейлист с проектами по Data Science: https://bit.ly/StrataScratchProjectsY...
👉 Практикуйтесь на реальных вопросах для собеседований по Data Science: https://platform.stratascratch.com/co...
______________________________________________________________________

📅 Таймлайн видео:

0:00 - Вступление
0:30 - Разбор алгоритма
1:41 - Шаг 1: Конвейер обработки данных
2:15 - Шаг 2: Генерация кандидатов
2:57 - Шаг 3: Система ранжирования
3:34 - Адская система обратной связи
4:10 - Как бы мы это исправили
4:45 - Заключение

______________________________________________________________________

О StrataScratch:

StrataScratch (https://platform.stratascratch.com/co...) — это платформа, которая позволяет практиковаться на реальных вопросах для собеседований по анализу данных. Здесь более 1000 вопросов для собеседований, охватывающих программирование (SQL и Python), статистику, теорию вероятности, понимание продукта и бизнес-кейсы.

Итак, если вы хотите больше попрактиковаться на реальных вопросах для собеседований по Data Science, посетите https://platform.stratascratch.com/co....
Все вопросы бесплатны, и вы даже можете выполнять SQL- и Python-код в IDE. Тем не менее, если вы хотите посмотреть решения других пользователей или команды StrataScratch, вы можете использовать промокод ss15 для получения 15% скидки на премиум-планы.

______________________________________________________________________

📧 Свяжитесь с нами: Есть вопросы или отзывы? Оставьте их в комментариях или напишите нам по адресу [email protected].

_____________________________________________________________________

#DataScience #MachineLearning #SystemDesign #RecommendationSystems #MLOps #Python #BigData #DeepLearning #YouTubeAlgorithm