Как Яндекс эффективно тестирует и отбирает новые факторы ранжирования для своих ML-моделей

Описание

Какую задачу решает

Патент описывает внутренние процессы Яндекс по оптимизации конвейера машинного обучения (MLOps) без прямых рекомендаций для SEO.

Изобретение решает проблему высокой вычислительной стоимости и недостаточной надежности при оценке влияния новых обучающих объектов (новых признаков/факторов или новых наборов данных) на модели машинного обучения. Полное переобучение модели ресурсоемко. Кроме того, оценка качества только в финальной точке обучения может быть ненадежной из-за шума, ошибок разметки данных или риска «сверхподгонки» (переобучения).

Что запатентовано

Запатентован способ повышения эффективности алгоритма машинного обучения (MLA) при экономии вычислительных ресурсов. Суть изобретения заключается в методе оценки новых признаков или образцов. Вместо полного переобучения модели с нуля, система начинает переобучение с определенного сохраненного состояния модели на промежуточной итерации (начальной точки оценивания) до наступления переобучения и статистически сравнивает результаты на последующем интервале итераций.

Как это работает

Система итеративно обучает базовую модель (например, используя метод градиентного бустинга) и определяет точку «сверхподгонки» (когда ошибка на проверочных данных начинает расти). Затем определяется начальная точка оценивания, расположенная до этой точки. Когда вводится новый фактор ранжирования, система загружает состояние модели в этой начальной точке и продолжает обучение с новым фактором. Наконец, производится статистическое сравнение (например, критерий Уилкоксона) ошибок базовой и новой моделей на интервале от начальной точки до точки сверхподгонки.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры ML). Эффективное управление жизненным циклом моделей машинного обучения и отбор признаков (Feature Selection) критически важны для инфраструктуры поисковой системы. Описанные методы оптимизации для градиентного бустинга (основы алгоритма CatBoost Яндекса) крайне актуальны для разработки ранжирования.

Важность для SEO

Минимальное влияние на SEO (1/10). Это чисто инфраструктурный патент, касающийся разработки и тестирования моделей машинного обучения. Он описывает, как инженеры Яндекса оценивают потенциальные факторы ранжирования, но не раскрывает, какие факторы используются или как они взвешиваются. Патент не предлагает никаких действенных SEO-рекомендаций.

Детальный разбор

Термины и определения

MLA (Алгоритм машинного обучения / Machine Learning Algorithm)

Общий алгоритм, используемый для построения модели. В контексте патента подразумевается итеративный алгоритм, например, Градиентный бустинг.

Градиентный бустинг (Gradient Boosting)

Метод машинного обучения, строящий модель в виде ансамбля слабых прогнозирующих моделей (обычно деревьев решений). Является основой ранжирования Яндекса (CatBoost). Патент направлен на оптимизацию этого метода.

Обучающий объект (Training Object)

Общий термин для данных, которые оцениваются системой. Это может быть либо Признак (Feature, потенциальный фактор ранжирования), либо Обучающий образец (Training Sample, размеченные данные).

Прогнозирующая модель (Predictive Model)

Математическая модель, сформированная MLA, способная выполнять прогнозы (например, модель ранжирования).

Показатель ошибки прогнозирования (Prediction Error Indicator)

Метрика, указывающая, насколько хорошо модель соответствует данным на определенной итерации обучения (функция потерь). Примеры: MSE или MAE.

Точка «сверхподгонки» (Overfitting Point)

Итерация в процессе обучения, после которой тенденция для показателя ошибки прогнозирования изменяется с общего уменьшения на общее увеличение. Модель начинает переобучаться и теряет обобщающую способность.

Начальная точка оценивания (Initial evaluation point)

Итерация, расположенная за несколько шагов до точки «сверхподгонки». Используется как стартовая позиция для переобучения модели при оценке новых обучающих объектов, что позволяет экономить ресурсы и повышать надежность оценки.

Критерий знаковых рангов Уилкоксона (Wilcoxon signed-rank test)

Статистический тест, используемый в патенте для надежного сравнения показателей ошибок двух моделей и определения статистической значимости улучшений.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод эффективной и статистически надежной оценки целесообразности добавления новых факторов или данных в модель машинного обучения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ оценки.

1. Система итеративно обучает первую прогнозирующую модель, рассчитывая показатель ошибки на каждой итерации.
2. Определяется точка «сверхподгонки» — момент, когда ошибка перестает уменьшаться и начинает расти.
3. Определяется «начальная точка оценивания», расположенная за несколько итераций ДО точки сверхподгонки.
4. Система получает новый обучающий объект (например, новый фактор ранжирования).
5. Выполняется итеративное переобучение. Критически важно: переобучение начинается НЕ с нуля, а с сохраненного обученного состояния в «начальной точке оценивания», с использованием нового объекта. Это позволяет получить множество переобученных моделей.
6. Рассчитывается показатель ошибки для переобученных моделей на последующих итерациях (от начальной точки до точки сверхподгонки).
7. Производится выбор (принятие или отклонение) нового объекта на основе сравнения множества ошибок исходной модели и множества ошибок переобученных моделей на этом интервале.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет, что для обучения и переобучения применяется метод градиентного бустинга.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет, что сравнение показателей ошибок для принятия решения выполняется посредством проверки статистической гипотезы. Это обеспечивает надежность оценки, отсекая случайные флуктуации.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет, что для проверки статистической гипотезы используется критерий знаковых рангов Уилкоксона.

Где и как применяется

Этот патент не применяется непосредственно в продакшн-контуре поиска (CRAWLING, INDEXING, QUERY PROCESSING, RANKING, BLENDER) для обработки запросов пользователей в реальном времени.

Он применяется в офлайн-инфраструктуре разработки, тестирования и обучения моделей машинного обучения Яндекса (MLOps).

• Назначение: Используется инженерами ML для отбора признаков (Feature Selection) и валидации моделей (Model Validation) перед их внедрением в слой RANKING (например, для обновления формул CatBoost).
• Взаимодействие: Система взаимодействует с репозиториями обучающих данных и вычислительными ресурсами для обучения моделей (Построитель моделей).
• Входные данные: Базовый набор обучающих данных, существующая модель и новый обучающий объект (признак/данные) для тестирования.
• Выходные данные: Статистическая оценка (результат сравнения), указывающая, следует ли принять новый обучающий объект для улучшения модели.

На что влияет

Патент не описывает влияние на конкретные типы контента, запросы, ниши или регионы. Он влияет на сам процесс разработки алгоритмов ранжирования, делая его более эффективным и статистически обоснованным. Косвенно он влияет на весь поиск, так как определяет методологию, по которой отбираются факторы, которые в итоге будут использоваться для ранжирования всех типов документов.

Когда применяется

• Условия применения: Применяется офлайн, в процессе разработки и улучшения моделей ранжирования (R&D).
• Триггеры активации: Когда необходимо оценить влияние нового потенциального фактора ранжирования (признака) или нового набора обучающих данных на существующую прогнозирующую модель.

Пошаговый алгоритм

Процесс оценки нового фактора ранжирования (признака):

1. Этап 1: Исходное обучение
   1. Получение базового набора обучающих образцов и признаков.
   2. Итеративное обучение первой прогнозирующей модели (например, методом градиентного бустинга).
   3. На каждой итерации фиксируется показатель ошибки прогнозирования (например, MSE).
2. Этап 2: Анализ и подготовка к оценке
   1. Анализ показателей ошибки для выявления точки «сверхподгонки» (итерации, после которой ошибка начинает расти).
   2. Определение одной или нескольких начальных точек оценивания, расположенных до точки сверхподгонки. Состояние модели в этих точках сохраняется.
3. Этап 3: Переобучение с новым объектом
   1. Ввод нового обучающего объекта (например, нового фактора).
   2. Загрузка сохраненного состояния модели в начальной точке оценивания.
   3. Продолжение обучения модели с использованием нового объекта, начиная с этой точки до точки «сверхподгонки». (Этот шаг может повторяться многократно для получения множества переобученных моделей для статистической значимости).
   4. Фиксация показателей ошибки для переобученных моделей.
4. Этап 4: Сравнение и принятие решения
   1. Сравнение множества ошибок базовой модели и множества ошибок переобученных моделей на выбранном интервале итераций.
   2. Применение проверки статистической гипотезы (например, критерий Уилкоксона).
   3. Принятие решения о включении нового объекта на основе статистической значимости улучшения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент является инфраструктурным и не детализирует конкретные типы SEO-факторов. Он оперирует данными, необходимыми для работы системы машинного обучения:

• Обучающие образцы (Training Samples): Наборы данных, где каждый образец представлен вектором признаков и соответствующей меткой (Label).
• Множество признаков (Features): Существующие факторы ранжирования, используемые в базовой модели.
• Новый набор обучающих объектов: Данные, которые тестируются (новые потенциальные факторы или новые обучающие образцы).

В патенте в качестве контекста (не как часть изобретения) упоминаются примеры признаков, используемых в поисковых системах: TF, TF-IDF, BM25, IDF, длины зон документа, PageRank, HITS, популярность документа, «свежесть», количество исходящих/входящих ссылок, длина документа.

Какие метрики используются и как они считаются

• Алгоритмы машинного обучения: Явно указан Градиентный бустинг (Gradient Boosting) как метод обучения и переобучения прогнозирующих моделей.
• Показатель ошибки прогнозирования (Функция потерь): Используется для оценки качества модели на каждой итерации обучения. Конкретные метрики, упомянутые в патенте: MSE (Среднеквадратическая ошибка) и MAE (Средняя абсолютная ошибка).
• Статистические методы: Для сравнения эффективности моделей используется Проверка статистической гипотезы. Конкретный метод, указанный в патенте: Критерий знаковых рангов Уилкоксона (Wilcoxon signed-rank test).
• Валидация: Упоминается использование перекрестной проверки (скользящего контроля) для оценки адекватности модели и ограничения «сверхподгонки».

Выводы

Патент описывает исключительно внутренние инфраструктурные процессы Яндекса (MLOps) и не дает прямых практических выводов для SEO-специалистов.

1. Цель — Эффективность и Надежность Разработки: Основная задача изобретения — экономия вычислительных ресурсов (за счет отказа от полного переобучения) и повышение статистической надежности при тестировании новых факторов ранжирования.
2. Механизм «Начальной точки оценивания»: Ключевая техническая идея — начинать переобучение модели с новым признаком не с нуля, а с момента непосредственно перед началом переобучения («сверхподгонки»).
3. Строгий Статистический Подход (Data-Driven): Яндекс использует строгие статистические методы (проверка гипотез, критерий Уилкоксона) для принятия решений о внедрении новых факторов. Изменения в ранжировании основаны на доказанном улучшении метрик.
4. Подтверждение использования Градиентного Бустинга: Патент явно подтверждает использование метода Градиентного бустинга (основа CatBoost) для построения прогнозирующих моделей.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает конкретных практических рекомендаций для SEO-продвижения сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Патент не предлагает новых SEO-тактик. Однако в тексте описания (не в формуле изобретения) в качестве *примеров* признаков, которые могут оцениваться этой системой, упоминаются фундаментальные концепции:

• Релевантность (BM25, TF-IDF).
• Ссылочная авторитетность (PageRank, HITS, количество ссылок).
• Свежесть контента.

Наличие этих примеров подтверждает, что эти концепции являются частью пространства признаков, с которыми работает Яндекс. Это косвенно подкрепляет необходимость следования стандартным SEO-рекомендациям по созданию качественного, релевантного и авторитетного контента, но сам механизм, описанный в патенте, не дает новых стратегий для этого.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против конкретных SEO-манипуляций и не описывает алгоритмы пессимизации.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в демонстрации зрелости и эффективности процессов машинного обучения в Яндексе. Поисковая система обладает инфраструктурой для быстрого, экономичного и статистически надежного тестирования гипотез и внедрения новых факторов ранжирования. Для Senior SEO-специалистов это означает, что алгоритмы Яндекса могут эволюционировать непрерывно, и эти изменения базируются на строгих статистических доказательствах улучшения качества поиска, а не на субъективных оценках.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в SEO-работе нет. Примеры применения относятся к рабочему процессу инженеров машинного обучения.

Пример (Внутренний сценарий использования в Яндекс):

1. Задача: Инженер хочет проверить, улучшит ли новый признак «Наличие видео-обзора» базовую модель ранжирования.
2. Стандартный подход (медленный): Полностью переобучить модель с нуля с новым признаком и сравнить финальные метрики.
3. Подход по патенту (эффективный):
   • Система определяет, что базовая модель начинает переобучаться на итерации 1000.
   • Выбирается «Начальная точка оценивания» на итерации 900.
   • Система загружает состояние модели на итерации 900 и многократно продолжает обучение до итерации 1000, но уже с включенным признаком «Наличие видео-обзора».
   • С помощью критерия Уилкоксона сравниваются ошибки базовой модели и переобученных моделей на интервале 900-1000.
4. Результат: Инженер получает статистически надежную оценку ценности признака, затратив значительно меньше вычислительных ресурсов (сэкономлены ресурсы на первых 900 итерациях).

Вопросы и ответы