TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Дата канальи

30 Dec 2024, 10:30

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

#ML

В комментариях под предыдущим постом про лоссы Саша Ледовский (тимлид топовой high load ml-команды Авито) поддержал тезисы поста и привел пример своих кейсов когда даже бизнес-метрики на собеседовании были бы далеко не очевидны, не говоря уже и про лоссы.

Приведу другой пример — представим, что несчастный получил задачу на рекомендашки, и, согласно методичке, до всяких офлайн-метрик бодро выбрал модель назвал WARP-loss. Тут же получит:

- почему именно такой?
- а почему лосс именно ранжирующий? Почему не BCE на L2? ты еще не определил релевантность
- почему не BPR-loss? Какие между ними возможны трейдоффы? По качеству и перфомансу?
- а сколько надо рекомендовать?
- а под что такая модель обучится? вдруг это контентные рекомендации и там лютый popbias?
...
Короче, вот точно бы не туда дискуссия пошла -- даже если бы интервьюер промолчал, пришлось бы к этому вопросу возвращаться с поздних этапов.
Модель -- это инструмент, выбор лосса -- настройка инструмента. Онлайн метрика -- цель, офллайн -- прокси на нее.

PS: кстати, Саша давно ведет свой, наполненный оптимизмом и абсолютно личным опытом канал
PPS: а еще Саша — классный коллега, работали пару лет в соседних структурах одной организации

1.6k 5 6 6 19
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot