Yambda: как Яндекс открыл доступ к 5 миллиардам музыкальных взаимодействий

Представьте, что вы открыли сундук с пятью миллиардами реальных пользовательских «лайков», «дизлайков», скипов и прослушиваний. И всё это — не абстрактная математика, а поведенческие паттерны людей, живущих в вашем городе, стране, культуре. Звучит как мечта для разработчиков, да? Теперь это реальность — благодаря Yambda от Яндекса.

Больше о том, где применять российские нейросети — в бесплатном вебинаре!

Немного о Яндекс.Музыке и большом шуме данных

Если вы когда-нибудь включали плейлист «Для настроения» или «Новинки недели» в Яндекс.Музыке, вы уже взаимодействовали с рекомендательной системой. Это тот самый ИИ, который по вашим лайкам, пропускам и повторам решает, что вам включить в следующий раз.

Теперь представьте: все эти взаимодействия — лайки, дизлайки, добавления в плейлисты — собраны, обезличены и опубликованы для всех желающих. И имя им — Yambda.

Что такое Yambda и зачем он нужен

Yambda — это открытый рекомендательный датасет, крупнейший в России. В нём:

• более 5 миллиардов записей о взаимодействиях пользователей с контентом;
• реальные события: прослушивания, пропуски, лайки, дизлайки, добавления в плейлист;
• десятки миллионов пользователей и треков, уникальные идентификаторы и категории;
• доступность для открытого использования в исследованиях и разработке ИИ.

Это не просто цифры. Это живой цифровой след человеческого вкуса, привычек и поведения.

Почему это важно для бизнеса

Вам не нужно быть музыкальным сервисом, чтобы использовать такие данные. Представьте:

• вы запускаете маркетплейс, и вам нужно рекомендовать товары по интересам;
• вы делаете видеоплатформу и хотите, чтобы пользователь не терялся среди тысяч фильмов;
• вы работаете с медиа или новостями, и задача — держать внимание аудитории как можно дольше.

Во всех этих случаях рекомендательные модели — ваш лучший друг. Но проблема в том, что свои данные для обучения собрать сложно и дорого. А Yambda уже готов, проверен, и при этом бесплатен. Это, по сути, учебник рекомендательных систем на практике.

Что можно сделать на основе Yambda

Допустим, вы делаете стриминг-платформу подкастов. Используйте архитектуру SASRec или LightFM, обучите модель на данных Yambda — и получите алгоритм, который будет предугадывать интересы пользователей ещё до того, как они сами поймут, чего хотят.

Сегментируйте пользователей по поведению. Кто-то слушает только инди-рок, кто-то — только хиты 2000-х. Кто-то вообще не слушает музыку, а включает белый шум на повторе. Такой подход применим в любых индустриях, где важна персонализация.

Transformer, GRU, Matrix Factorization — всё это можно спокойно обкатать на Yambda. Не нужно изобретать велосипед на своём проекте — сначала поэкспериментируйте на этом датасете, потом переносите в продакшн.

Почему это важно именно сейчас

Россия только начинает строить свою AI-инфраструктуру с открытыми данными, доступными моделями и понятной документацией. Yambda — большой шаг вперёд. Это пример зрелости: когда не прячут данные в сейф, а делятся ими ради общего роста.

Да, конкуренция. Да, могут «подглядеть» ваш подход. Но выигрывают в итоге все: и бизнес, и исследователи, и конечные пользователи.

Итог: не бойтесь больших данных — используйте их

Если вы работаете с продуктом, где важна персонализация, — Yambda может стать вашим полигоном. Учитесь, тестируйте, внедряйте. Неважно, создаёте ли вы сервис доставки еды или гик-магазин комиксов. Главное — понять, что большие данные больше не страшный термин из отчётов, а рабочий инструмент в ваших руках.

P. S. И да, если вы когда-нибудь лайкали трек в Яндекс.Музыке — вы, возможно, уже стали частью Yambda. Спасибо, вы помогаете развивать российский ИИ!