Метка «learning to rank»

Сегодня мы завершаем серию публикаций о фреймворке FML, в которых рассказываем о том, как и для чего автоматизировали в Яндексе применение технологий машинного обучения. В сегодняшнем посте мы расскажем:

• почему нужно следить за качеством факторов и как мы это делаем;
• как FML помогает в задачах распределённых вычислений над поисковым индексом;
• каким образом и для чего наши технологии машинного обучения уже применяются и могут быть применены как в Яндексе, так и вне его;
• какую литературу можно посоветовать для более глубокого погружения в затронутую проблематику.

Читать полностью »

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:

1. почему нам нужно подбирать новую формулу ранжирования очень часто, и как именно нам в этом помогает FML;
2. как мы разрабатываем новые факторы и оцениваем их эффективность.

Читать полностью »

Сегодня мы начинаем публиковать серию постов о том, как в Яндексе построена работа над улучшением так волнующей всех формулой релевантности, и более широко — качеством ранжирования. Мы сосредоточимся на наших инструментах, которые избавили разработчиков поисковой системы от рутинных действий и помогли сфокусироваться на главном — изобретении новых подходов к улучшению поиска. Почти вся работа в этой области связана с машинным обучением, поэтому о его месте в Яндексе мы тоже немного расскажем.
Читать полностью »