✈️2-ой релиз TF-Ranking от Google AI
В декабре 2018 года Google AI представил TF-Ranking – open-source библиотеку на основе TensorFlow для разработки масштабируемых нейронных моделей ранжирования (LTR, learning-to-rank), которые помогают получить упорядоченный список элементов в ответ на пользовательский запрос. В отличие от стандартных моделей классификации, которые классифицируют по одному элементу за раз, LTR-модели получают полный список элементов в качестве входных данных и ищут порядок, который максимизирует полезность всего списка. Больше всего эти LTR-модели распространены в поисковых и рекомендательных системах, но TF-Ranking также применяется в электронной коммерции, построении умных пространств и городов.
В мае 2021 года Google AI выпустил второй релиз TF-Ranking, который обеспечивает полную поддержку встроенного построения LTR-моделей с использованием Keras, высокоуровневого API TensorFlow 2. Модель ранжирования Keras имеет новый дизайн workflow, в т.ч. гибкий ModelBuilder и DatasetBuilder для настройки обучающей выборки, а также конвейер для обучения модели. Также эта версия TF-Ranking поддерживает RaggedTensors, обучающую библиотеку Orbit и еще множество улучшений.
А благодаря углубленному изучению возможностей библиотеки TF-Ranking, команда Google AI создала модель Data Augmented Self-Attentive Latent Cross (DASALC), которая комбинирует преобразование фичей нейросетей с обогащением данных, ансамблевыми методами и ранжированием потерь. DASALC позволяет устранить недостатки LTR-моделей и деревьев решений с градиентным бустингом, сохранив достоинства этих методов.
https://ai.googleblog.com/2021/07/advances-in-tf-ranking.html
https://research.google/pubs/pub50030/