Как Яндекс использует инъекцию случайного шума для повышения точности и предотвращения переобучения моделей машинного обучения (CatBoost)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные проблемы в построении моделей машинного обучения, в частности деревьев принятия решений (Decision Trees), которые являются основой алгоритмов ранжирования Яндекса (например, CatBoost). Основные задачи:

• Предотвращение переобучения (Overfitting): Устранение ситуации, когда модель «запоминает» обучающие данные, включая шум и выбросы, вместо того чтобы выявлять общие закономерности. Это повышает точность модели на новых данных.
• Повышение полноты модели (Feature Diversity): Решение проблемы «жадных» алгоритмов, которые склонны многократно использовать одни и те же сильные факторы, игнорируя другие полезные сигналы. Патент предлагает механизм для стимулирования выбора разнообразных факторов.
• Вычислительная эффективность: Повышение точности модели без значительных вычислительных затрат, характерных для стандартных методов валидации (например, перекрестной проверки).

Что запатентовано

Запатентован способ определения точности (параметра точности) модели прогнозирования (дерева принятия решений) во время ее обучения. Суть изобретения заключается во введении регуляризации через инъекцию случайного шума. При оценке качества дерева в расчет принимаются не только реальные значения целевой переменной (параметры интереса), но и специально сгенерированная подгруппа случайных параметров интереса.

Как это работает

Механизм применяется на этапе обучения модели, когда алгоритм выбирает, какой фактор использовать для очередного разделения в дереве. Чтобы сделать этот выбор, система оценивает качество (точность) потенциальных деревьев.

Ключевой момент патента: при расчете точности листа дерева система генерирует случайные параметры интереса (искусственный шум) и учитывает их наравне с реальными данными. В некоторых вариантах этот шум целенаправленно генерируется так, чтобы увеличить ошибку, связанную с «наилучшим» (самым сильным) фактором,. В результате сильные факторы искусственно «пессимизируются» во время оценки, что снижает вероятность их повторного выбора, предотвращает переобучение и заставляет алгоритм искать альтернативные, более разнообразные комбинации факторов.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанные в патенте принципы (борьба с переобучением, регуляризация в градиентном бустинге, повышение разнообразия факторов) являются критически важными для современных систем машинного обучения. Учитывая авторов патента и время подачи, этот патент описывает ключевые механизмы, которые легли в основу алгоритма CatBoost, являющегося ядром ранжирования Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (2/10). Патент носит исключительно инфраструктурный, математический характер. Он не описывает конкретные факторы ранжирования, их веса или то, как они влияют на выдачу. Он описывает только внутренний математический аппарат, который используется для обучения моделей ранжирования. Для SEO-специалистов он важен для понимания сложности и надежности инфраструктуры Яндекса, но не дает прямых практических рекомендаций по оптимизации сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Модель прогнозирования (Prediction Model)

В контексте патента — модель машинного обучения, конкретно Дерево принятия решений (Decision Tree). Используется для прогнозирования параметра интереса на основе признаков объекта.

Обучающие объекты (Training Objects)

Набор данных, используемый для тренировки модели. Каждый объект имеет признаки и известный параметр интереса.

Параметр интереса (Parameter of Interest)

Целевая переменная (метка, label), которую модель учится предсказывать. В контексте поиска это может быть оценка релевантности, вероятность клика (pClick), CTR и т.д.,.

Признаки (Features)

Характеристики обучающего объекта (например, количество слов в документе, наличие ключевого слова в заголовке).

Факторы (Factors)

Условия, используемые в узлах дерева принятия решений для разделения данных. Факторы основаны на признаках (например, «Признак X < 5» или «Признак Y = Категория Z»).

Узел (Node)

Точка в дереве принятия решений, где происходит проверка фактора и разделение данных по ветвям.

Лист (Leaf)

Конечная точка ветви дерева, которая содержит прогноз (значение параметра интереса) для объектов, попавших в этот лист.

Подгруппа случайных параметров интереса (Subgroup of Random Parameters of Interest)

Ядро изобретения. Искусственно сгенерированные (случайные) значения целевой переменной, которые добавляются к реальным данным в листе дерева во время оценки его точности. Используются как механизм регуляризации.

Параметр точности листа (Leaf Accuracy Parameter)

Метрика качества (или ошибки) конкретного листа, рассчитанная с учетом как реальных, так и случайных параметров интереса.

Предварительная модель прогнозирования / Первичное дерево (Proto-tree)

Временная версия дерева, создаваемая во время обучения для оценки эффективности добавления определенного фактора.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод расчета точности дерева принятия решений и метод построения дерева с использованием этого расчета.

Claims 1, 2, 21 (Независимые пункты): Описывают способ определения параметра точности модели.

1. Система получает доступ к обученной модели (дереву), построенной на обучающих объектах. Дерево состоит из узлов (с факторами) и листов (с параметрами интереса).
2. Система генерирует подгруппу случайных параметров интереса.
3. Эта случайная подгруппа связывается с конкретным листом дерева.
4. Система определяет параметр точности листа, основываясь на (i) реальных параметрах интереса, связанных с этим листом, И (ii) сгенерированных случайных параметрах интереса этого листа.
5. Общий параметр точности модели определяется на основе рассчитанных параметров точности листов.

Это описание механизма регуляризации через инъекцию шума (noise injection) в целевую функцию во время обучения. Включение случайных данных в расчет метрики качества предотвращает точную подгонку модели под обучающую выборку, тем самым борясь с переобучением.

Claims 4, 5, 6 (Зависимые пункты): Уточняют, как может генерироваться шум (один из вариантов реализации).

1. Случайные параметры генерируются как случайные значения целевой функции (Claim 4).
2. В одном из вариантов (Claim 5): Случайные значения выбираются так, чтобы увеличить ошибку, связанную с «наилучшим из факторов» (самым сильным фактором), при этом поддерживая общий параметр точности ниже порога.
3. «Наилучший фактор» определяется как фактор, оказывающий наиболее положительное влияние на точность модели (Claim 6).

Это не просто случайный шум, а может быть целенаправленной атакой на доминирующие факторы. Искусственно завышая ошибку сильных факторов, система снижает вероятность их выбора в пользу других факторов. Это способствует разнообразию факторов (Feature Diversity) в итоговой модели.

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает способ создания модели с использованием вышеописанного метода расчета точности.

1. Система получает доступ к набору факторов.
2. Система идентифицирует фактор, который дает наилучший параметр точности для данного положения узла в предварительной модели.
3. Важно: этот наилучший параметр точности выбирается из множества параметров точности, рассчитанных для разных предварительных моделей (proto-trees) с помощью метода из Claims 1/2/21 (т.е. с использованием случайного шума).
4. Выбранный фактор связывается с данным положением узла в создающейся модели.

Подтверждается использование «жадного» (greedy) алгоритма построения дерева, где выбор фактора на каждом шаге основывается на максимизации метрики качества. Однако эта метрика качества рассчитывается запатентованным способом (с инъекцией шума), что изменяет поведение жадного алгоритма, делая его менее подверженным переобучению.

Где и как применяется

Этот патент описывает исключительно внутренние процессы машинного обучения Яндекса. Он применяется на этапе Офлайн-обучения моделей (Offline Model Training), который не относится напрямую к стадиям обработки живого поискового запроса.

Процесс Обучения Ранжирования:

• Система не применяется во время сканирования, индексации или обработки запроса пользователя в реальном времени.
• Она используется, когда инженеры Яндекса обучают или переобучают основные модели ранжирования (например, те, что используются на уровнях L2/L3 RANKING слоя) или любые другие модели, основанные на деревьях принятия решений (например, модели для расчета Proxima).
• Входные данные: Набор обучающих объектов (с признаками и известными метками релевантности) и набор доступных факторов ранжирования.
• Процесс: Алгоритм построения деревьев (например, CatBoost) использует запатентованный метод для оценки качества разделения при выборе факторов.
• Выходные данные: Обученная модель прогнозирования (ансамбль деревьев), которая является более точной и менее склонной к переобучению, чем модель, обученная стандартными методами.

На что влияет

Поскольку этот метод используется для обучения основных моделей ранжирования, он косвенно влияет на все типы запросов (информационные, коммерческие, навигационные) и все типы контента и тематики. Он не нацелен на конкретную нишу, а улучшает общую способность поисковой системы обучаться.

Когда применяется

Алгоритм применяется исключительно в процессе тренировки моделей машинного обучения, основанных на деревьях принятия решений.

• Триггеры активации: Запуск процесса обучения или переобучения модели ранжирования.
• Условие работы: Активируется на этапе оценки качества (расчета параметра точности) предварительного дерева при выборе очередного фактора.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм описывает процесс построения одного дерева принятия решений (который затем повторяется для создания ансамбля, например, в градиентном бустинге).

Основной процесс: Построение дерева (Greedy Algorithm)

1. Инициализация: Получение набора обучающих объектов и набора факторов.
2. Итеративное построение уровней: Для каждого уровня дерева выполняется процедура выбора наилучшего фактора.
3. Генерация кандидатов (Proto-trees): Для каждого доступного фактора создается предварительная модель (первичное дерево), где этот фактор используется в текущем узле.
4. Оценка кандидатов: Для каждой предварительной модели рассчитывается Параметр Точности с использованием запатентованного Суб-процесса (см. ниже).
5. Выбор наилучшего фактора: Выбирается фактор, соответствующий предварительной модели с наилучшим Параметром Точности.
6. Фиксация узла: Выбранный фактор фиксируется в создающейся модели.
7. Завершение: Процесс повторяется до достижения максимальной глубины дерева или другого критерия остановки.

Суб-процесс: Расчет Параметра Точности (Ядро изобретения)

1. Идентификация данных листа: Для данного листа предварительной модели определяются реальные параметры интереса обучающих объектов, попавших в этот лист.
2. Генерация шума: Создается подгруппа случайных параметров интереса. В одном из вариантов шум генерируется так, чтобы увеличить ошибку доминирующих факторов (регуляризация).
3. Связывание шума: Случайные параметры связываются с листом.
4. Расчет точности листа: Вычисляется Параметр точности листа на основе агрегации реальных и случайных параметров.
5. Агрегация точности дерева: Параметры точности всех листов агрегируются (например, с помощью формулы, приведенной в патенте) для получения общего Параметра Точности предварительной модели.

Какие данные и как использует

Патент сфокусирован на методологии обучения, а не на конкретных данных, используемых в поиске. Он описывает, как обрабатываются любые данные в процессе тренировки.

Данные на входе

Система использует стандартный набор данных для машинного обучения:

• Обучающие объекты: Данные, на которых тренируется модель (например, пары «запрос-документ»).
• Признаки (Features): Характеристики объектов. В патенте в качестве примеров (Параграф) упоминаются различные типы признаков: численные (Page_rank, Число щелчков), бинарные (Главная страница?), категориальные (URL, Поисковый запрос). Это могут быть любые контентные, ссылочные, поведенческие или технические факторы.
• Параметры интереса (Labels/Targets): Целевые значения для обучения (например, оценки асессоров или метрики, основанные на кликах).

Какие метрики используются и как они считаются

• Параметр точности листа (Leaf Accuracy Parameter): Рассчитывается на основе реальных и сгенерированных случайных параметров интереса в листе. Конкретный метод расчета в патенте детально не описан, но он служит для оценки качества (или ошибки) разделения.
• Параметр точности модели (Model Accuracy Parameter): Агрегированная метрика качества всего дерева. Патент приводит конкретную формулу (Claim 10, Параграф) для определения общей ошибки листов, которая может использоваться как параметр точности:

$$ \sum_{j=1}^{M}[(\sum_{i\in b_{j}}target_{i})^{2}-\sum_{i=1}^{N_{j}}target_{i}^{2}]\times log(N_{j}+1) $$

Где:

• \(M\) — число листов в дереве.
• \(N_{j}\) — число параметров интереса (обучающих объектов), связанных с j-м листом.
• \(target_{i}\) — значение параметра интереса (реального или случайного) для i-го объекта.

Интерпретация формулы: Эта формула вычисляет взвешенную сумму квадратов разностей, что похоже на расчет дисперсии или меры неопределенности (impurity) внутри листов. Множитель \(log(N_{j}+1)\) придает больший вес листам с большим количеством объектов.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы машинного обучения Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Это инфраструктурный патент, описывающий математический аппарат для повышения качества обучения моделей.

1. Фокус на качестве обучения: Яндекс уделяет значительное внимание фундаментальным проблемам машинного обучения — переобучению и обобщающей способности моделей. Это говорит о высокой зрелости их ML-инфраструктуры.
2. Регуляризация через шум: Ключевой механизм патента — использование инъекции случайного шума (Random Parameters of Interest) во время оценки качества дерева. Это сложный метод регуляризации, направленный на создание более устойчивых моделей.
3. Стимулирование разнообразия факторов: В одном из вариантов реализации шум генерируется целенаправленно для «атаки» на самые сильные факторы. Это заставляет алгоритм не полагаться только на них, а искать полезные сигналы среди других факторов, повышая полноту модели.
4. Основа CatBoost: Описанные механизмы являются частью технологии, которая легла в основу CatBoost — основного алгоритма ранжирования Яндекса. Патент подтверждает, что CatBoost изначально разрабатывался с акцентом на предотвращение переобучения.
5. Отсутствие прямых SEO-выводов: Патент не раскрывает, какие факторы используются в ранжировании или как они взвешиваются. Он описывает только процедуру их отбора во время обучения модели.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO. Однако, понимание его механизмов подкрепляет общие стратегические направления:

• Фокус на подлинном качестве и разнообразных сигналах: Поскольку модели Яндекса специально обучаются с защитой от переобучения и стремятся использовать разнообразный набор факторов (Feature Diversity), стратегия должна строиться на комплексном улучшении сайта по всем направлениям (контент, техническое состояние, поведенческие факторы, авторитетность). Не стоит искать «серебряную пулю» или полагаться на один сильный фактор.
• Долгосрочная стратегия: Механизмы борьбы с переобучением направлены на выявление устойчивых закономерностей, а не временных аномалий. Это подтверждает важность долгосрочной работы над качеством ресурса.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляции отдельными факторами: Если система обнаружит фактор, который аномально сильно коррелирует с ранжированием (например, в результате накрутки), механизмы, описанные в патенте (включая потенциальную пессимизацию сильных факторов во время обучения), могут привести к тому, что модель научится игнорировать или меньше учитывать этот фактор в будущем.
• Использование краткосрочных SEO-трюков: Тактики, основанные на эксплуатации временных слабостей алгоритма, менее эффективны против моделей, обученных с сильной регуляризацией, так как они лучше обобщают данные и игнорируют шум.

Стратегическое значение

Патент имеет высокое стратегическое значение для понимания технологического уровня Яндекса. Он демонстрирует, что ядро машинного обучения Яндекса (CatBoost) построено на сложных математических принципах, направленных на максимальную точность и надежность. Для Senior SEO-специалистов это сигнал о том, что поисковая система обладает высокой устойчивостью к шуму и манипуляциям. Стратегия продвижения должна основываться на фундаментальных принципах качества и удовлетворении интента пользователя, так как модели эффективно выявляют реальные закономерности.

Практические примеры

Практических примеров для применения в SEO нет, так как патент описывает процесс обучения модели, а не ее применение. Приведем технический пример работы алгоритма во время обучения.

Сценарий: Выбор фактора во время обучения модели ранжирования

1. Задача: Алгоритм должен выбрать, какой фактор использовать на следующем уровне дерева: Фактор А (например, Поведенческий CTR) или Фактор Б (например, Текстовая релевантность BM25).
2. Стандартный подход (без патента): Алгоритм рассчитывает точность дерева с Фактором А и дерева с Фактором Б. Фактор А оказывается значительно сильнее и выбирается. При повторении процесса Фактор А выбирается снова и снова, модель становится переобученной под него.
3. Подход Яндекса (по патенту):
   1. Алгоритм оценивает дерево с Фактором А.
   2. Система определяет, что Фактор А является доминирующим («наилучшим»).
   3. Генерируется подгруппа случайных параметров интереса (шум). В одном из вариантов (Claim 5) этот шум создан так, чтобы увеличить ошибку Фактора А.
   4. Точность дерева с Фактором А пересчитывается с учетом шума и оказывается ниже.
   5. Алгоритм оценивает дерево с Фактором Б. Так как он слабее, шум для него может быть сгенерирован менее агрессивно.
   6. Результат: Из-за искусственной пессимизации Фактора А, Фактор Б может оказаться предпочтительнее на данном этапе. Это приводит к созданию более сбалансированной и точной модели.

Вопросы и ответы