- re-use the interaction logs of these systems for batch learning.
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Introduction 추천 시스템에서 발생하는 loop 는 bias 를 일으킴 (1) collect data, (2) train model, (3) deploy model loop off-policy learning 에서 biased data 로 부터 unbiased learning 을 지향하는 방법에는 importance sampling or Inverse Propensity Score ...
Introduction 추천 시스템에서 발생하는 loop 는 bias 를 일으킴 (1) collect data, (2) train model, (3) deploy model loop off-policy learning 에서 biased data 로 부터 unbiased learning 을 지향하는 방법에는...
추천 시스템의 학습은 supervised learning 과 다르다. 추천 시스템은 오직 사용자가 선택한 결과만을 가지고 학습하기 때문에, log data 는 partial information 형식을 지닌다.
Abstract counterfactual learning technologies for tackling the bias problem in recommendation.
정의 impression, viewable impression Related papers Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets: Also BPR - Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback An...
Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다.
IPW 관측될 확률이 낮았던 샘플에 더 큰 가중치를 주어, 편향된 로그로부터 편향 없는 추정값을 얻는 방법이다. 각 샘플에 그 샘플이 관측될 확률(propensity)의 역수를 곱한다.
What is the Pool Shifting 시간이 지남에 따라 추천풀에 새로운 Arm 이 등장하거나 기존에 있던 Arm 이 사라지는 현상 대부분의 Multi-Armed Bandit 문제를 푼 논문들은 전체 Arm Set 이 고정이라고 가정하지만, 추천에서는 pool-shift 이슈가 분명 존재한다.
Batch inference is a process of aggregating inference requests and sending this aggregated requests through the ML/DL framework for inference all at once.
정의 Multi-armed Bandit 은 어떤 슬롯머신이 어떤 수익률을 가지는지 모를 때, 탐색 (Exploration) 과 활용 (Exploitation) 을 적절히 사용하여 최적의 수익을 찾아내고자 하는 Reinforcement Learning 알고리즘을 의미한다.
데이터를 하나의 저장소로 모으지 않고 모델을 학습할 수 없을까? 데이터를 특정 서버에 모으지 않고 개인 디바이스에서 학습하는 방식으로, 데이터 이동 이슈를 해소하기 위한 방안으로 많이 연구되고 있다.