Ի՞նչ է Inverse Propensity Scoring-ը LTR-ում։
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Տարածքային կանխատեսման հակակշիռ (IPS) in Learning to Rank (LTR) — դա մեթոդ է տվյալների վրա, որը ուղղված է շեղումներին, որոնք առաջանում են այն պատճառով, որ օգտագործողների կտտոցները կախված են ոչ միայն համապատասխանությունից, այլ նաև դիրքից կամ այլ գործոններից։ IPS-ը օգտագործվում է դասավորության որակն գնահատելու համար՝ հիմնվելով կտտոցների վրա, հավասարակշռելով կտտոցների հավանականությունների անհավասար բաշխումը։
Իդեան այն է, որ յուրաքանչյուր կտտոց հակառակ հարաբերակցությամբ գնահատվում է այն հավանականության, որ օգտվողը կտեսնի և կտտացնի այդ տարրին (պրոպենսիթ). Այսպիսով, կտտոցները ցածր հավանականությամբ դիրքերում ստանում են ավելի մեծ քաշ, ինչը օգնում է ավելի արդար գնահատական ստանալ մոդելի համար։
Օրինակ՝ եթե դիրքի 1 կտտոցը հավանականությունը 0.8 է, իսկ դիրքի 5 — 0.2, ապա դիրքի 5 կտտոցը ավելի ծանր կշռվում է՝ փոխհատուցելու ցածր տեսանելիության հավանականությունը։
Այսպիսով, հնարավոր է ուսուցանել դասավորության մոդելներ՝ հիմնվելով դիտարկված կտտոցների վրա, նվազեցնելով դիրքի կամ այլ գործոնների առաջացրած շեղումները։