Всем привет. вопрос потому что может чего я не знаю,

Question

Всем привет. вопрос потому что может чего я не знаю,

но мне кажется это невозможным)

вот пусть есть на каждый выход несколько подходящих входов, но в своих осях - самых разных (текстов же конечно). метка для них одна.

поскольку входы разнородны сильно по природе... скор оставляет желать лучшего.

каким образом кроме переборного можно получить подмножество сэмплов, на которых модель даст скор?

это если не комбинаторная задача (сразу нет)), то явно какая-то оптимизационная.

на мой взгляд вообще задача некорректна (поскольку Y = F(X) в случае вектор-функции не обратима однозначно), но в рамках sanity check - вдруг что-то упускаю.

если что это не про деньги) про логи и почти что causal impact

model performance predictor крутил... предсказать скор по сэмплу. но на тех же входах это те же фаберже

#nlp #programming #russian

0

14.06.2022

2 ответов

9 просмотров

Andrey Автор вопроса

David Dalé
Привет! Можешь уточнить постановку задачи? Что так...

да, спасибо за уточнение, все верно. найти подмножество x из X чтобы пусть acc(соответствующих но всех типов y, x) -> max

0

15.06.2022

David Dalé · Accepted Answer

Привет! Можешь уточнить постановку задачи? Что такое входы и выходы, и что значит "модель даст скор"? Верно ли я понял, что есть ML модель y=F(x) (например, трансформер), и есть какая-то метрика качества score(y_pred, y_true) , и хочется для каждого y уметь находить такой x, что score(y, F(x)) - как можно больше? Или я понял задачу неправильно?

170 похожих чатов

Всем привет. вопрос потому что может чего я не знаю,

2 ответов

Похожие вопросы