Привет, Хабр! В этой статье речь пойдет о таком не очень приятном аспекте машинного обучения, как оптимизация гиперпараметров. Две недели назад в очень известный и полезный проект Vowpal Wabbit был влит модуль vw-hyperopt.py, умеющий находить хорошие конфигурации гиперпараметров моделей Vowpal Wabbit в пространствах большой размерности. Модуль был разработан внутри DCA (Data-Centric Alliance).

Для поиска хороших конфигураций vw-hyperopt использует алгоритмы из питоновской библиотеки Hyperopt и может оптимизировать гиперпараметры адаптивно с помощью метода Tree-Structured Parzen Estimators (TPE). Это позволяет находить лучшие оптимумы, чем простой grid search, при равном количестве итераций.

Эта статья будет интересна всем, кто имеет дело с Vowpal Wabbit, и особенно тем, кто досадовал на отсутствие в исходном коде способов тюнинга многочисленных ручек моделей, и либо тюнил их вручную, либо кодил оптимизацию самостоятельно.

Привет, Хабр! В этой части мы опишем вам алгоритм, с помощью которого были получены цвета на графах из первой части. В основе алгоритма лежит k-medoids — довольно простой и прозрачный метод. Он представляет собой вариант популярного k-means, про который наверняка большинство из вас уже имеет представление.

В отличие от k-means, в k-medoids в качестве центроидов может выступать не любая точка, а только какие-то из имеющихся наблюдений. Так как в графе между вершинами расстояние определить можно, k-medoids годится для кластеризации графа. Главная проблема этого метода — необходимость явного задания числа кластеров, то есть это не выделение сообществ (сommunity detection), а оптимальное разбиение на заданное количество частей (graph partitioning).

С этим можно бороться двумя путями:

Привет, Хабр! В нашей работе часто возникает потребность в выделении сообществ (кластеров) разных объектов: пользователей, сайтов, продуктовых страниц интернет-магазинов. Польза от такой информации весьма многогранна – вот лишь несколько областей практического применения качественных кластеров:

1. Выделение сегментов пользователей для проведения таргетированных рекламных кампаний.
2. Использование кластеров в качестве предикторов («фичей») в персональных рекомендациях (в content-based методах или как дополнительная информация в коллаборативной фильтрации).
3. Снижение размерности в любой задаче машинного обучения, где в качестве фичей выступают страницы или домены, посещенные пользователем.
4. Сличение товарных URL между различными интернет-магазинами с целью выявления среди них групп, соответствующих одному и тому же товару.
5. Компактная визуализация — человеку будет проще воспринимать структуру данных.

С точки зрения машинного обучения получение подобных связанных групп выглядит как типичная задача кластеризации. Однако не всегда нам бывают легко доступны фичи наблюдений, в пространстве которых можно было бы искать кластеры. Контентые или семантические фичи достаточно трудоемки в получении, как и интеграция разных источников данных, откуда эти фичи можно было бы достать. Зато у нас есть DMP под названием Facetz.DCA, где на поверхности лежат факты посещений пользователями страниц. Из них легко получить количество посещений сайтов, как каждого в отдельности, так и совместных посещений для каждой пары сайтов. Этой информации уже достаточно для построения графов веб-доменов или продуктовых страниц. Теперь задачу кластеризации можно сформулировать как задачу выделения сообществ в полученных графах.