- Российские ученые разработали алгоритм для ускорения развития рекомендательных ИИ.
- Проблема заключается в недостаточной фильтрации данных разработчиками рекомендательных систем.
- Алгоритм позволяет подбирать оптимальный порог фильтрации.
- Некорректный выбор порога может радикально изменить выводы исследования.
- Прозрачная методология необходима для корректного обучения и сравнения рекомендательных алгоритмов.
- Ученые изучили, как разработчики решают проблему «холодного старта» в рекомендательных системах.
- 10% участников конференции обосновывали необходимость фильтрации, но не объясняли выбор порога.
- Разработан подход для автоматического подбора порога отсечения для конкретных систем ИИ и наборов данных.
- Оптимальный порог различался для разных задач и рекомендательных систем.
- Необходим корректный подбор порога фильтрации для каждого индивидуального случая.
Разработан алгоритм для ускорения развития рекомендательных ИИ
23 окт 2025
Краткий пересказ
от нейросети YandexGPT
Источник:
nauka.tass.ru
Обложка: Изображение из статьи. © Кирилл Кухмарь/ТАСС