Что такое эта новая функция "CatBoost" на Wildberries

Друзья, возможно, многие из вас заметили появление кластеров со словом "catboost" в начале.

Это технология машинного обучения, которую Wildberries начал использовать в своих запросах (или для определенных пользователей).

CatBoost (Categorical Boosting) - это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, разработанная Яндексом.

Важно отличать этот "boost" и бустинг от бустера в автоматической рекламе.

В машинном обучении бустинг - это метод, цель которого объединить несколько слабых моделей предсказания для создания одной сильной.

CatBoost автоматически отбирает признаки, оценивая их важность для модели. Это позволяет модели сфокусироваться на наиболее информативных признаках и уменьшить шум от менее значимых.

Например, для прогнозирования цены дома признак "цвет двери" может быть малозначимым и исключен из модели, в то время как для запроса "телефон для бабушки" размер экрана может быть важнее.

Хотя это интересно с теоретической точки зрения, для продавцов это не слишком важно.

Этот признак у кластера/запроса выведен только в отладочных целях для разработчиков ВБ. Наверное, потом не будут показывать каким образом там что строилось, а выводы о том, как это повлияет на рекламу, мы увидим в будущем.

11
Начать дискуссию