Learning-to-Rank Nedir ?

Learning to Rank (LTR), Türkçe’ye Sıralama Öğrenme olarak çevrilen, makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak bilgi alma sistemlerinde sıralama problemlerini çözmek için kullanılan bir yöntemdir. LTR, bir dizi öğenin en alakalı sırasını tahmin edebilen modeller oluşturmayı içerir. Bu modeller, öğelere ilişkin özellikleri kullanarak sıralamaları belirler.

LTR’nin temel prensibi, eğitim verilerinden öğrenmektir. Eğitim verileri, her bir öğenin alapertinlik puanı veya sıralaması gibi bilgiler içerir. Model, bu verileri kullanarak öğelerin alakalı olma olasılığını tahmin etmeyi öğrenir. Yeni bir öğe ile karşılaşıldığında, model bu öğeyi sıralamak için tahminini kullanır.

Sıralama Öğrenme nasıl çalışır?

Sıralama Öğrenme algoritmaları genellikle aşağıdaki adımlarla çalışır:

Özellik Çıkarımı — İlgili özellikler öğelerden ve kullanıcı sorgularından çıkarılır. Bu özellikler metin alakalılığı, tıklama oranları veya kullanıcı etkileşimi ölçümlerini içerebilir.

Eğitim — Öğelerden, bunların özelliklerinden ve ideal sıralama düzeninden (genellikle insan derecelendiriciler veya geçmiş kullanıcı etkileşimleri tarafından sağlanır) oluşan bir eğitim veri kümesi, LTR modelini eğitmek için kullanılır.

Model Öğrenimi — LTR algoritması, öğelerin özelliklerine göre alaka düzeyini tahmin edebilen bir sıralama işlevi öğrenir.

Tahmin — Eğitilen model daha sonra bir kullanıcı sorgusu veya tercihi sunulduğunda yeni, görülmemiş öğelerin sıralama düzenini tahmin etmek için kullanılır.

Değerlendirme — Modelin tahminleri, Ortalama Karşılıklı Sıralama (MRR), Normalleştirilmiş İskontolu Kümülatif Kazanç (NDCG) veya K’daki Hassasiyet gibi metrikler kullanılarak değerlendirilir.

Sıralama Öğrenme Algoritmalarının Türleri

Üç ana LTR algoritması türü vardır:

Noktasal Yaklaşım — Bu yaklaşım sıralamayı bir regresyon veya sınıflandırma problemi olarak ele alır. Her öğe bağımsız olarak puanlanır ve ardından öğeler bu puanlara göre sıralanır.

Çiftler Arası Yaklaşım — Bu yaklaşım, öğe çiftlerini doğru bir şekilde sıralamaya odaklanır. Sıralama sorununu, algoritmanın bir çiftten hangi öğenin daha üst sıralarda yer alması gerektiğini öğrendiği ikili bir sınıflandırma sorununa dönüştürür.

Listwise Yaklaşımı — Bu yaklaşım, tüm öğe listesini tek bir varlık olarak ele alır ve tüm listenin sırasını optimize etmeye çalışır. Doğrudan son sıralama listesini hedefler, bu da liste bağlamını hesaba kattığı için daha iyi performansa yol açabilir.

Faydaları nelerdir?

Yapay Zeka’da Sıralama Öğrenme (LTR) çeşitli faydalar sunar. Kullanıcı etkileşimlerinden ve tercihlerinden öğrenerek sıralanmış öğelerin alaka düzeyini önemli ölçüde artırır. Bu öğrenme yeteneği ayrıca içeriğin kişiselleştirilmesini, önerilerin bireysel kullanıcılara göre uyarlanmasını sağlar. LTR modelleri verimlidir, büyük miktarda veriyi işleyebilir ve gerçek zamanlı sıralamalar sağlayabilir, arama motorları gibi dinamik ortamlar için kritik bir özelliktir. Dahası, LTR algoritmalarının çok yönlülüğü, e-ticaret, içerik düzenleme ve çevrimiçi reklamcılık dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulanmalarına olanak tanır.

Sıralamaya Göre Öğrenmenin Sınırlamaları Nelerdir?

Sıralama Öğrenme, faydalarına rağmen bazı sınırlamalara sahiptir. Modelin etkinliği, eğitim verilerinin kalitesine ve niceliğine büyük ölçüde bağlıdır ve bu da onu veriye bağımlı hale getirir. Bu modelleri tasarlama ve ince ayar yapma süreci karmaşık olabilir ve makine öğrenimi ve belirli uygulama alanında uzmanlık gerektirir. Veri desenlerinin hızla değiştiği dinamik ortamlarda, LTR modelleri doğruluğu korumak için sık sık güncelleme gerektirebilir. Ek olarak, eğitim verilerinde bulunan önyargılar, modelin sıralamalarında devam ettirilebilir veya hatta güçlendirilebilir ve bu da önyargılı sonuçlara yol açabilir.

Sıralama Öğrenmenin Uygulamaları Nelerdir?

Sıralama Öğrenme (LTR), çok çeşitli uygulamalara sahip temel bir AI teknolojisidir. Kullanıcı sorgularına göre web sayfalarını sıralayarak arama motorlarını geliştirir ve e-ticarette ürün listelerini tüketici tercihlerini veya satın alma olasılığını yansıtacak şekilde optimize eder. LTR, sosyal medya ve yayın hizmeti öneri sistemlerindeki içeriği kişiselleştirerek kullanıcı deneyimlerini uyarlar. Ayrıca alaka düzeyini ve kullanıcı katılımını en üst düzeye çıkarmak için çevrimiçi reklamları sıralar. Bilgi, ürün ve içeriğin çevrimiçi olarak nasıl keşfedildiği konusunda önemli bir itici güç olarak LTR, AI araştırma ve geliştirme için kritik bir odak noktası olmaya devam etmektedir.

Bkz

Alapertinlik puanı, genellikle bir kişinin psikolojik ve duygusal sağlığı ile ilgili olarak kullanılan bir terimdir. Bu terim, kişinin belirli psikolojik ölçütler üzerinden değerlendirilmesine dayanır ve genellikle psikolojik testlerde veya değerlendirmelerde kullanılır. Alapertinlik puanı hakkında daha spesifik bir bilgi vermek için hangi bağlamda sormak istediğinizi belirtebilir misiniz?

Kaynaklar

• Google gemini
• https://czxttkl.com/2020/02/18/personalized-re-ranking/