Ранжирование в Яндексе: как поставить машинное обучение на поток (пост #2)
Мы продолжаем серию публикаций о нашем фреймворке FML, который автоматизировал работу с машинным обучением и позволил разработчикам Яндекса использовать его в своих задачах проще и чаще. Предыдущий пост рассказывал о том, что такое функция ранжирования и как мы научились строить её, имея на входе лишь достаточно большое число оценок от асессоров и достаточно разнообразный набор признаков (факторов) документов по большому количеству запросов.
Из этого поста вы узнаете: почему нам нужно подбирать новую формулу ранжирования очень часто, и как именно нам в этом помогает FML;
как мы разрабатываем новые факторы и оцениваем их эффективность.
Читать дальше →
