Metodi di valutazione in fase di trasformazione: abbinamento delle misure offline agli indicatori di performance chiave del mondo reale
Nel mondo in continua evoluzione della tecnologia, la sfida di creare sistemi di raccomandazione efficaci rimane una preoccupazione significativa. Un problema è la deriva dei modelli a causa dell'evoluzione del comportamento degli utenti, nonostante i test A/B riusciti.
Un altro problema è l'allineamento proxy, in cui le metriche offline non riflettono accuratamente i costi del mondo reale. Questa discrepanza può portare a una comprensione fuorviante delle prestazioni del sistema.
Tuttavia, c'è una soluzione. I team possono ridefinire i loro framework di valutazione per includere metriche personalizzate ponderate per l'azienda che prevedono meglio il successo online. Queste metriche, se scelte con cura, possono fornire una rappresentazione più accurata delle prestazioni del sistema.
In modo interessante, alcune metriche offline continueranno a superare le altre nella previsione del successo online. Identificando queste metriche, i team possono concentrarsi sui miglioramenti che avranno il maggiore impatto sulle prestazioni del sistema.
Per migliorare ulteriormente l'accuratezza di questi modelli di previsione, ci sono metodi come i simulatori di banditi. Questi strumenti riproducono i log storici degli utenti e stimano ciò che sarebbe successo se fosse stato visualizzato un ranking diverso.
Il monitoraggio sia dei dati di input che delle KPI di output è altrettanto cruciale. Questa pratica garantisce che qualsiasi discrepanza non si riapra silenziosamente, consentendo ai team di affrontare i problemi tempestivamente.
La sfida, tuttavia, è trovare i migliori framework di valutazione offline e le metriche che possono prevedere il successo online. Un sistema di raccomandazione potrebbe combinare la precisione@k con altri fattori come la diversità per creare un framework di valutazione completo.
La valutazione controfattuale può anche aiutare ad approssimare il comportamento online utilizzando i dati offline. Analizzando gli esperimenti passati, possiamo identificare quali metriche offline hanno correlato con i risultati online di successo.
A guidare il settore in questo campo è Madhura Raut, Principal Data Scientist di Amazon. Il suo lavoro si concentra sulla creazione di sistemi di raccomandazione che funzionano bene sia offline che online, consentendo ai team di sperimentare e innovare più velocemente, minimizzare i test A/B sprecati e costruire sistemi ML migliori.
Inoltre, un modello di previsione potrebbe valutare la riduzione degli esaurimenti e altre metriche aziendali oltre all'RMSE per fornire una visione più olistica delle prestazioni del sistema.
In conclusione, ridefinendo i framework di valutazione e concentrandosi sulle metriche giuste, i team possono creare sistemi di raccomandazione che prevedono accuratamente il successo online e funzionano bene nel mondo reale.
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