👉 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.
ZDNET RECOMMENDS Your posting frequency depends on the topic of your channel. If you have a news channel, it’s OK to publish new content every day (or even every hour). For other industries, stick with 2-3 large posts a week. Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place. So far, more than a dozen different members have contributed to the group, posting voice notes of themselves screaming, yelling, groaning, and wailing in various pitches and rhythms. Clear
from us
