👉 В вашей задаче данные поступают постепенно, а разметка появляется с задержкой. Как организовать обучение модели в таких условиях
Это ситуация с отложенной обратной связью — типична для рекомендательных систем, финтеха, healthtech и других отраслей.
Тут важно: 🔎Буферизовать метки: хранить все входные данные и их предсказания, чтобы при появлении метки — привязать её к нужному входу. 🔎Обучать с лагом: ввести обучающий цикл, который использует только старые (полностью размеченные) данные. 🔎Использовать псевдоразметку или онлайн-сигналы: если задержка критична, можно временно использовать прокси-метки или слабые сигналы. 🔎Контролировать data leakage: при любой задержке легко по ошибке обучиться на будущих данных. 🔎Оценка через holdback-стратегии: часть данных можно специально не использовать для обучения, чтобы позже протестировать модель на будущем.
Такой подход ближе к stream learning или delayed feedback learning — важен там, где модель взаимодействует с миром, а не просто классифицирует CSV.
👉 В вашей задаче данные поступают постепенно, а разметка появляется с задержкой. Как организовать обучение модели в таких условиях
Это ситуация с отложенной обратной связью — типична для рекомендательных систем, финтеха, healthtech и других отраслей.
Тут важно: 🔎Буферизовать метки: хранить все входные данные и их предсказания, чтобы при появлении метки — привязать её к нужному входу. 🔎Обучать с лагом: ввести обучающий цикл, который использует только старые (полностью размеченные) данные. 🔎Использовать псевдоразметку или онлайн-сигналы: если задержка критична, можно временно использовать прокси-метки или слабые сигналы. 🔎Контролировать data leakage: при любой задержке легко по ошибке обучиться на будущих данных. 🔎Оценка через holdback-стратегии: часть данных можно специально не использовать для обучения, чтобы позже протестировать модель на будущем.
Такой подход ближе к stream learning или delayed feedback learning — важен там, где модель взаимодействует с миром, а не просто классифицирует CSV.
On June 7, Perekopsky met with Brazilian President Jair Bolsonaro, an avid user of the platform. According to the firm's VP, the main subject of the meeting was "freedom of expression." Polls In the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram, members are only allowed to post voice notes of themselves screaming. Anything else will result in an instant ban from the group, which currently has about 75 members. Activate up to 20 bots How to build a private or public channel on Telegram?
from us
