Learning-to-Rank」の意訳です。Benderskyさんによる投稿です。複数項目のランキングTF-Rankingは、単一項目を個別にスコアリングする従来のスコアリング手法を拡張し、複数項目(例えば、Webページ)を連携してスコアリングすることができる新しいスコアリングメカニズムをサポートしています。複数項目スコアリングにおける1つの課題は、各項目は項目単位でスコアリングする必要がある事です。次に、各項目のスコアはアイテムごとに累積され、ソートに使用されます。(訳注:Webページで言えば、「本文」「タイトル」「強調タグの使われ方」等々の各項目を他のページと比較してスコア付けし、それらのスコアが最終的にWebページのランクに反映されると言う事)これらの複雑さをユーザに見えなくするために、TF-RankingはLILO(List-In-List-Out)APIを提供し、エクスポートされたTFモデルでこのロジックを全て覆い隠します。TF-Rankingライブラリは、従来の単一項目スコアリングを拡張した複数項目スコアリングアーキテクチャをサポートしています。最近のデモンストレーションで実証したように、TF-Rankingの複数項目スコアリングは、LETORの公開ベンチマークでRankNet、MART、LambdaMARTなどの最先端のLearning-to-Rankモデルと良い勝負をしています。ランキング評価基準の最適化Learning-to-Rankにおける重要な研究課題は、ランキング評価基準(前述のNDCGおよびMRRなど)に対して最適化する事です。Curve(AUC)のような標準的な分類器評価基準よりもランク付けシステムのパフォーマンスをより良く評価できる一方で、不連続または平坦であるという望ましくない特性を有します。従って、これらの評価基準に標準的な確率的勾配降下法で最適化を行うと問題が発生します。直近の研究では、評価基準最適化のための原理的な確率論的枠組みを提供する新しい方法、LambdaLossを提案しました。期待値最大化手順によって設計および最適化することができます。TF-Rankingライブラリは、これらの評価基準の最新の進歩を統合し、LambdaLossの実装を提供します。私達はこれにより、評価基準最適化の重要な分野におけるさらなる研究の進歩が促進されることを期待しています。偏りのないLearning-to-Rank以前の調査では、ランク付けされたリストがあると、ユーザーはそのランキングの妥当性と関係なく、最初の数件により敏感に反応する傾向が高いことが示されています。この調査結果は、偏りのないLearning-to-Rankへの関心と研究を促しました。トレーニングインスタンスを再加重させる事によって、偏りのない評価方法と幾つかの偏りのない学習アルゴリズムの開発動機につながりました。TF-Rankingライブラリでは、偏りのない評価をサポートするための測定基準が実装されています。ランキングに対するユーザーの反応を記録したインタラクションデータセットに固有の偏りを補正するために、ネイティブに再重み付けをサポートする偏りのない学習用の損失が実装されています。Estimatorインターフェイスを実装しており、トレーニング、評価、予測、およびリリース作業をカプセル化して機械学習プログラミングを大幅に簡略化します。TF-Rankingは豊富なTensorFlowエコシステムと統合されています。上記のように、Tensorboardを使用して、NDCGやMRRなどのランキング測定基準を視覚化し、これらの測定基準を使用して最良のモデルを選択することができます。Servingを使用して実稼働環境にリリースするのも簡単です。ご自身でTF-Rankingを試してみたいと思ったなら、GitHubリポジトリをチェックし、チュートリアルの例を見てください。TF-Rankingは積極的な研究プロジェクトであり、あなたのフィードバックと貢献を歓迎します。TF-Rankingがどのように情報検索や機械学習の研究コミュニティに役立つかを知る事は私達の喜びです。Mewaldの尽力がなければ成し遂げられませんでした。Wickeと沢山の方々から頂いたアドバイスとサポートに感謝します。沢山の方々、及びGoogle社内でTF-Rankingの初期バージョンのヘルプと評価とテストを手伝ってくれた皆さんに特別な感謝の意を表します。(TF-Ranking:ランクキング作成用TensorFlowライブラリ(1/2)からの続きです。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。朝は5:45分に起きて、早めのスタートを切ります。・・・夕方5時に学校を出ます。・・・ママにただいまって言ったら、すぐに宿題に取りかかるの。宿題がそんなに多くなければ、2、3時間で済むから9時には終わるわね。作文があると10時か10時半までかかります。WordPress.。