Навчання ранжуванню

Навчання ранжуванню: Штучний інтелект, що сортує та впорядковує інформацію

Що таке навчання ранжуванню?

Навчання ранжуванню, також відоме як машинно-навчене ранжування, — це застосування машинного навчання для навчання моделей ранжування, що використовуються в інформаційно-пошукових системах (ІПС). Моделі ранжування відповідають за впорядкування результатів пошуку відповідно до їхньої релевантності запиту користувача.

Як працює навчання ранжуванню?

Навчання ранжуванню зазвичай здійснюється за допомогою керованого навчання, напівкерованого навчання або навчання з підкріпленням.

  • Кероване навчання – використовується, коли є набір навчальних даних, міток для кожного елемента в кожному списку.
  • Напівкероване навчання – використовується, коли є обмежена кількість позначених даних та велика кількість непозначених даних.
  • Навчання з підкріпленням – викоритовується, коли потрібно навчити модель ранжування без наявності навчальних даних.

Які дані використовуються для навчання моделей ранжування?

Навчальні дані для навчання моделей ранжування складаються зі списків елементів з частковим порядком, заданим між елементами в кожному списку. Цей порядок зазвичай відповідає числовим або порядковим балам або бінарним рішенням (наприклад, «відповідає» або «не відповідає») для кожного елемента.

Які цілі навчання моделей ранжування?

Метою моделі ранжування є присвоєння рангу, тобто, у проведенні перестановки елементів з метою створення нових списків, які «подібні» до рейтингів у навчальних даних в певному сенсі.

Де використовується навчання ранжування?

Навчання ранжування використовується в широкому спектрі застосувань, включаючи пошук в Інтернеті, пошук електронної комерції, пошук зображень, пошук відео та пошук новин.

Висновок

Навчання ранжуванню – це потужний інструмент, який може використовуватися для поліпшення якості результатів пошуку в ІПС. За допомогою навчання моделей ранжування можна створити моделі, які здатні точно ранжувати результати пошуку відповідно до їхньої релевантності запиту користувача.

Питання, що часто задаються

  1. Що таке частковий порядок?
  2. Як виміряти точність моделі ранжування?
  3. Які найпопулярніші алгоритми навчання моделей ранжування?
  4. Як використовується навчання ранжування в реальних системах пошуку?
  5. Які останні тенденції в області навчання ранжування?

Тоже интересно