📍Ранжирование — уникальная разновидность задач в машинном обучении

Продолжаем изучение нейронных оптимизаторов запросов в PostgreSQL (если пропустили — здесь первая статья цикла, вот тут вторая). Сегодня говорим про ранжирование — этот тип задач обособлен и от классификации, и от регрессии.

Рассматриваем ранжирование в целом, а также адаптацию методов поиска оптимального плана исполнения запроса.

В материале:

✔️Задачи и метрики ранжирования: DCG@k, NDCG@k, P@k(q), AP@k(q), MAP

✔️Подходы к научению модели: Pointwise, Pairwise, Listwise, LambdaRank, SoftRank, LambdaLoss

✔️Схема LTR-подхода, формирование датасета, кодирование признаков, инференс ранжирования и результаты

Читать статью