Вопрос или проблема
Настройки
Данные структурированы по нескольким учетным записям (клиенты моей компании). У каждого клиента есть множество кандидатов на домены. Цель – классифицировать домены на основе их сходства с одобренными доменами. В настоящее время я обучаю модель, объединяя данные из нескольких учетных записей, а тестирование проводится на одной учетной записи за раз.
Задача
Получив новый тестовый аккаунт, мне нужно определить, какие существующие аккаунты в моей базе будут наилучшим набором для его обучения. Это, по сути, проблема адаптации домена, где я хочу выбрать наиболее релевантные источники (аккаунты) для моего целевого домена (новый аккаунт).
Мой вопрос: потенциальные подходы, которые я рассматриваю
- Статистическое распределение числовых признаков – проблема в том, что у меня много признаков, и распределение в большинстве случаев весьма перекошено.
- Вместо этого – добавление функции в модель (размер аккаунта или что-то подобное), что поможет модели обучаться на схожих аккаунтах.
Подход выбора обучающих наборов на основе тестового набора в корне ошибочен, потому что вы никогда не узнаете, действительно ли ваша модель работает хорошо или вы просто получили “удачную выборку”.
Ваш второй подход, заключающийся в добавлении функции в модель, звучит хорошо, потому что он не вводит проблему выбора наилучших обучающих наборов. Вы могли бы справиться с этим, либо вручную маркируя записи определённой меткой, которая обозначает тему/домен, либо изучая “встраивания доменов” в рамках вашей предсказательной задачи (например, токен CLS в BERT), что ближе к тому, что вы предлагаете.
Ответ или решение
Выбор оптимального обучающего набора данных является важной задачей в контексте адаптации домена, особенно когда данные распределены по различным аккаунтам (клиентам), а целью является классификация доменных имен на основе их сходства с одобренными доменами. Основной вызов заключается в определении самых релевантных источников данных (аккаунтов) для нового тестового аккаунта.
Анализ проблемы и возможные подходы:
-
Статистическое распределение числовых признаков:
- Проблема заключается в наличии большого количества признаков и их часто асимметричном распределении. Хотя анализ статистического распределения предоставит представление о сходстве данных между различными аккаунтами, масштаб и асимметрия могут затруднить этот анализ.
-
Добавление дополнительных признаков:
- Добавление признака, характеризующего размер аккаунта или другие релевантные характеристики, может помочь модели эффективнее обучаться на похожих аккаунтах. Этот подход помогает избежать возможных негативных последствий выбора определенных наборов данных на основе статистических параметров, снижая риск "выигрышного случайного выбора".
-
Метрики расстояния:
- Рассмотрите возможность использования метрик расстояния, таких как коэффициент Танимото или косинусное сходство для оценки семантического сходства между аккаунтами. Это позволит количественно измерить, насколько информация из одного аккаунта применима к другому.
-
Доменные эмбеддинги:
- Разработка "эмбеддингов доменов" может значительно улучшить качество обучения. Этот метод подразумевает использование моделей, таких как BERT, для получения контекстуальных векторов, описывающих одинаковые или похожие темы и контексты из разных аккаунтов.
-
Кросс-валидация:
- Проведение экспериментов с кросс-валидацией между различными аккаунтами без предварительного отбора поможет оценить общую способность модели обобщать на новые данные.
-
Кластеризация:
- Использование алгоритмов кластеризации для разделения аккаунтов на группы по схожести их данных позволит выбрать оптимальные обучающие наборы для каждого конкретного тестового аккаунта.
Каждый из этих подходов может иметь свои преимущества и недостатки в зависимости от специфики ваших данных и основной задачи. Грамотно комбинируя эти методы, вы сможете создать более точную и устойчивую модель для классификации доменов.
В заключение, при работе над данной задачей акцентируйте внимание на гибкость используемых подходов и их способность адаптироваться к изменяющимся условиям и данным, чтобы на выходе получить наиболее эффективное решение.