Որ ռեանկերը օգտագործվեց?

Ռեարանկերները օգտագործվում են արդյունքների դասակարգման որակը բարելավելու համար, օրինակ՝ որոնման համակարգերում կամ առաջարկությունների համակարգերում: Իմ փորձում ես օգտագործել եմ հետևյալ մոտեցումները և գործիքները:

• Gradient boosting մոդելների օգտագործում (օրինակ՝ XGBoost, LightGBM) թեկնածուների նոր դասակարգման համար:
• Նեյրոնային ցանցերի կիրառումը, ինչպիսիք են BERT կամ այլ փոխակերպիչներ, երկրորդ փուլում համապատասխանության գնահատման համար:
• Ֆրեյմվորկներ՝ scikit-learn՝ դասական մոդելների համար, TensorFlow կամ PyTorch՝ խորը ուսուցման համար:

Օրինակ՝ սկզբում հիմնական դասակարգիչը տալիս է լավագույն-N արդյունքները, ապա LightGBM-ով հիմնված ռեարանկերը նորից գնահատում է դրանք լրացուցիչ հատկանիշներ հաշվի առնելով՝ ճշգրտությունը բարելավելու համար։