Упаковали нейросетевые модели ранжирования в open-source библиотеку
Упаковали нейросетевые модели ранжирования в open-source библиотеку В рекомендательных системах ранжирование чаще всего реализовано на градиентных бустингах LightGBM или CatBoost. Нейросетевые модели обещают больше, но порог входа высокий: нужно переписать процессинг признаков, написать цикл обучения, собрать инференс. Мы сделали scikit-rank — библиотеку, которая упаковывает нейросетевые модели ранжирования в scikit-learn-совместимый интерфейс. Теперь можно попробовать нейроранкер в существующем пайплайне с минимальными изменениями кода. В карточках — зачем это нужно, как устроено и какие модели поддерживаются. А подробнее — на Хабре. Библиотека на GitHub #recsys #ml #opensource #scikitlearn #ranking
28 просмотров