A/B Testing e sperimentazione online per sistemi di classificazione dei feed

I sistemi di raccomandazione e i feed dei social media si basano su modelli di machine learning complessi per mantenere alto il livello di coinvolgimento degli utenti. Ma come si può sapere se un nuovo modello migliora effettivamente l'esperienza utente? La sperimentazione online è il metodo standard del settore per convalidare in sicurezza gli aggiornamenti degli algoritmi prima di un rollout su larga scala. Questo corso basato su testo ti guiderà attraverso i fondamenti della configurazione, dell'esecuzione e dell'analisi di esperimenti online specifici per il posizionamento dei feed.Impara come bilanciare le metriche di coinvolgimento degli utenti rispetto alla latenza del sistema e alla complessità ingegneristica, garantendo che gli aggiornamenti del modello forniscano valore reale. In questo corso, imparerai:Impara i concetti fondamentali di A / B testing e sperimentazione online nei flussi di lavoro di apprendimento automatico;Progetta esperimenti robusti per il ranking dei feed, inclusa la selezione delle metriche di base e la determinazione delle dimensioni del campione;Affrontare sfide di feed uniche come gli effetti di spillover della rete utilizzando la moderna randomizzazione basata su cluster Monitorare gli indicatori chiave di prestazione, bilanciando i guadagni di coinvolgimento degli utenti con la latenza del sistema e i costi dell'infrastruttura; Analizzare i risultati sperimentali utilizzando test di significatività statistica per prendere decisioni di lancio sicure e basate sui dati. Il corso inizia con la terminologia di base e i principi di progettazione sperimentale prima di passare alle sfide pratiche di ingegneria del test dei modelli di apprendimento automatico nei feed di produzione. Questo corso è progettato per i principianti, inclusi aspiranti data scientist, product manager e ingegneri software che vogliono capire come vengono testati e ottimizzati i moderni sistemi di raccomandazione.Non sono richieste statistiche avanzate o precedenti esperienze di apprendimento automatico. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare i fondamenti della sperimentazione online per i sistemi di raccomandazione.