Learning-to-Rank」の意訳です。Benderskyさんによる投稿です。システム、さらには計算生物学に至るまで、様々な広範囲な分野で利用されている手法です。これらのようなアプリケーション(および他の多くのアプリケーション)では、研究者は、しばしばラーニング・ツー・ランク(learning-to-rank)と呼ばれる教師付き学習のテクニックを使用します。多くの場合、これらのlearning-to-rankのテクニックは非常に大きなデータセットに対して適用されます。そのような大きなデータセットを扱うケースではTensorFlowのスケーラビリティ(大規模データに適応できる能力)が利点になる可能性が高いです。現在のTensorFlowには、learning-to-rankのテクニックを使用するための、簡単な方法はありません。私達が知る限りでは、learning-to-rankの手法を大規模データに適用することに特化した他のオープンソースライブラリもありません。本日、私達は、ランク付けのためのスケーラブルなTensorFlowベースのライブラリであるTF-Rankingを発表できる事にワクワクしています。ないlearning-to-rankをサポートします。TF-Rankingは高速かつ使いやすく、高品質なランキングモデルを作成します。単一のライブラリから様々なランキングモデルを利用し、評価し、選択することができます。私たちは、有用なオープンソースライブラリとなるためには、使いやすいデフォルト機能を提供するだけでなく、ユーザーに独自のカスタムモデルを開発する権限を与えることだと強く信じています。したがって、ユーザーが独自のカスタマイズされた損失関数、スコアリング関数、ランキング基準を定義しプラグインとして有効化できる柔軟なAPIを提供します。既存のアルゴリズムとランキング評価基準のサポートlearning-to-rankアルゴリズムの目的は、損失関数を最小にする事です。損失関数は、ランキングの有用性を表現しています。「Aによるランキング」が「Bによるランキング」より有用であれば、「Aによるランキング」を表現する損失関数は「Bによるランキング」を表現する損失関数より小さくなります。ランキングの有用性が増せば損失関数の値が小さくなるように損失関数を設計し、損失関数が最小になる値を探れば、最も有用なランク付けを求める事ができるのです。TF-Rankingは、前述したように、広範囲の標準的な、ポイント毎、ペア毎、リスト毎に対応する損失関数をサポートしています。これにより、TF-Rankingライブラリを使用している研究者は、従前の評価基準を用いてランキングを再現し、拡張することができます。実務者はそのアプリケーションに最も最適な選択を行うことができます。TF-Rankingはembeddingsの手法により作成した疎な特徴量(自然言語など)を数百万のトレーニングインスタンスを介して処理する事ができます。従って、ウェブ検索やニュース推薦などの実世界のデータ集約型ランキングシステムを構築することに関心がある人は、TF-Rankingを堅牢でスケーラブルなソリューションとして使用できます。実証的評価は、機械学習や情報検索研究にとって重要です。Gain)など、よく使用されるランキング評価基準の多くをサポートしています。オープンソースのTensorFlow視覚化ダッシュボードであるTensorBoardでは、トレーニング時にこれらの指標を容易に視覚化することができます。TensorBoardに表示されるトレーニングステップ(X軸)とNDCG基準(Y軸)の例。トレーニングに経過と共に向上するランキング基準を示します。異なる基準をダッシュボード上で直接比較することもできるので、基準に基づいて最適なモデルを選択できます。(TF-Ranking:ランクキング作成用TensorFlowライブラリ(2/2)に続きます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。食事でもモノでも、仕事でも、「量より質」と言う認識はもはやグローバルスタンダードといえるだろう。・・・なぜか睡眠については、いまだ「当たり前」ではないようだ。・・・「もっと眠らなければ」と、量の確保を意識してしまうのだ。WordPress.。