Как Яндекс использует инъекцию случайного шума для обучения моделей ранжирования и борьбы с переобучением (CatBoost)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему машинного обучения — переобучение (Overfitting). Переобучение происходит, когда модель «запоминает» обучающие данные (включая шум и случайные паттерны), вместо того чтобы выявлять общие закономерности. Это снижает точность модели на новых данных. Патент предлагает вычислительно эффективный метод регуляризации при построении решающих деревьев (decision tree prediction model), снижая потребность в ресурсоемких методах, таких как кросс-валидация.

Что запатентовано

Запатентован метод определения точности (Accuracy Parameter) и генерации прогнозной модели на основе деревьев решений. Суть изобретения заключается в намеренном введении регуляризации во время обучения путем инъекции случайного шума. Система генерирует случайные параметры интереса (Random Parameters of Interest) и добавляет их к реальным данным в листьях дерева перед расчетом точности модели.

Как это работает

Механизм работает на этапе обучения модели (например, CatBoost). Когда алгоритм решает, какой фактор использовать для следующего разделения в дереве, он оценивает точность потенциальных (предварительных) моделей. В этот момент система генерирует набор случайных значений (шум), ограниченных диапазоном реальных значений в данном листе, и добавляет их к реальным данным. Точность модели рассчитывается уже на основе этой зашумленной совокупности. Это усложняет для алгоритма возможность «запомнить» обучающую выборку и заставляет его выбирать факторы, которые обеспечивают более надежные и обобщенные разделения.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанные методы регуляризации критически важны для современных систем градиентного бустинга. Учитывая авторов патента (ключевые разработчики ML в Яндексе) и то, что CatBoost является основным алгоритмом ранжирования Яндекса, этот патент напрямую отражает актуальные внутренние механизмы обучения моделей.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (2/10). Патент является строго инфраструктурным и описывает внутренние математические методы обучения моделей машинного обучения. Он не вводит новых факторов ранжирования и не меняет принципы оценки контента. Он объясняет, как Яндекс тренирует свои модели, чтобы они были более точными и устойчивыми, но не дает SEO-специалистам прямых рычагов воздействия на этот процесс.

Детальный разбор

Термины и определения

Accuracy Parameter (Параметр точности)

Метрика для оценки качества прогнозной модели. Используется во время обучения для выбора наилучших факторов.

Decision Tree Prediction Model (Прогнозная модель решающего дерева)

Модель машинного обучения (например, компонент CatBoost), использующая древовидную структуру правил для предсказания значения.

Factors (Факторы)

Признаки или условия, используемые в узлах (Nodes) дерева для разделения данных (например, «PageRank < 3»).

Leaf (Лист)

Конечный узел дерева решений, содержащий прогнозное значение или набор данных объектов, попавших в этот лист.

Leaf Accuracy Parameter (Параметр точности листа)

Метрика качества, рассчитанная для конкретного листа на основе как реальных, так и случайно сгенерированных параметров интереса.

Overfitting (Переобучение)

Явление, при котором модель слишком точно адаптируется к обучающим данным, теряя способность к обобщению на новых данных.

Parameter of Interest (Параметр интереса)

Целевая переменная (Target/Label), которую модель учится предсказывать (например, релевантность, CTR).

Preliminary Decision Tree / Proto-tree (Предварительное дерево)

Временная версия дерева, используемая во время обучения для оценки качества различных вариантов разделения (факторов).

Random Parameters of Interest (Случайные параметры интереса / Шум)

Искусственно сгенерированные случайные значения целевой переменной, которые добавляются к реальным данным во время оценки точности для регуляризации.

Training Objects (Обучающие объекты)

Набор данных, используемый для обучения модели.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод оценки точности решающего дерева, который включает инъекцию случайного шума для борьбы с переобучением.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения параметра точности модели.

1. Система получает доступ к модели решающего дерева, построенной на обучающих объектах.
2. Генерируется подмножество случайных параметров интереса (Random Parameters of Interest).
3. Эти случайные параметры ассоциируются с конкретным листом, смешиваясь с реальными параметрами интереса объектов, попавших в этот лист.
4. Критически важно: Случайные параметры выбираются из диапазона между минимальным и максимальным значением реальных параметров интереса в этом листе.
5. Определяется параметр точности листа (Leaf Accuracy Parameter) на основе комбинации (i) реальных и (ii) случайных параметров интереса.
6. Определяется общий параметр точности (Accuracy Parameter) модели на основе точности всех листьев.

Claim 6 (Зависимый от Claim 1): Уточняет расчет параметра точности путем определения общей ошибки в листьях в соответствии с формулой:

$$ \sum_{j=1}^{M} \left[ (\sum_{i \in b_j} target_i)^2 — \sum_{i=1}^{N_j} target_i^2 \right] \times \log(N_j + 1) $$

Где M — количество листьев, Nj — количество параметров интереса (реальных), связанных с j-м листом, и bj относится к случайным параметрам интереса, связанным с j-м листом (формула вычисляет метрику качества с учетом добавленного шума).

Claim 13 (Зависимый от Claim 1): Описывает применение метода из Claim 1 в процессе генерации (обучения) дерева.

1. Система оценивает множество предварительных моделей (proto-trees), каждая из которых использует разный фактор для разделения.
2. Точность каждой предварительной модели рассчитывается с использованием метода из Claim 1 (т.е. с инъекцией шума).
3. Идентифицируется и выбирается фактор, который обеспечивает наилучший параметр точности (наиболее устойчивый к шуму).
4. Выбранный фактор фиксируется в структуре генерируемой модели.

Где и как применяется

Патент описывает внутренние процессы Яндекса и не применяется непосредственно в онлайн-обработке поисковых запросов. Он используется в офлайн-процессах подготовки моделей.

RANKING – Ранжирование (Обучение моделей)
Механизм применяется на этапе обучения моделей ранжирования (L2, L3, Proxima), которые используют решающие деревья (CatBoost). Он интегрирован в инфраструктуру обучения (Tree Builder).

• Данные на входе: Обучающая выборка (Training Objects) с признаками и целевыми значениями. Набор потенциальных факторов (Factors) для разделения.
• Данные на выходе: Значение параметра точности (Accuracy Parameter) для оценки качества разделения; Обученная модель решающего дерева (Trained Decision Tree Prediction Model).
• Технические особенности: Метод является формой регуляризации. Он штрафует нестабильные разделения, которые хорошо работают только на чистых обучающих данных, но теряют эффективность при добавлении шума.

На что влияет

Изобретение косвенно влияет на все типы контента и запросов, так как оно улучшает качество, обобщающую способность и робастность основных моделей ранжирования Яндекса. Оно делает алгоритмы менее склонными к идентификации ложных корреляций.

Когда применяется

Алгоритм применяется исключительно в процессе офлайн-обучения или переобучения моделей решающих деревьев. Он активируется каждый раз, когда алгоритм построения дерева оценивает потенциальные факторы для создания нового узла (split).

Пошаговый алгоритм

Процесс оценки точности при генерации дерева:

1. Инициализация: Система начинает процесс генерации модели и рассматривает набор потенциальных факторов для разделения.
2. Генерация предварительных моделей: Для каждого фактора-кандидата создается предварительная модель (proto-tree), формируя новые листья.
3. Генерация шума (Noise Injection): Для каждого листа в предварительной модели система определяет диапазон (мин/макс) реальных целевых значений. Затем генерируется набор случайных параметров интереса (Random Parameters of Interest) в пределах этого диапазона.
4. Ассоциация шума: Сгенерированные случайные параметры добавляются в лист, смешиваясь с реальными данными.
5. Расчет точности листа: Вычисляется Leaf Accuracy Parameter на основе комбинации реальных и случайных данных.
6. Расчет точности модели: Общий Accuracy Parameter предварительной модели рассчитывается на основе точности всех листьев (например, с использованием формулы из Claim 6).
7. Выбор фактора: Сравниваются параметры точности всех предварительных моделей. Выбирается фактор, чья модель показала наилучшую точность в условиях зашумления.
8. Фиксация и Итерация: Выбранный фактор фиксируется в структуре дерева, процесс повторяется.

Какие данные и как использует

Патент фокусируется не на конкретных SEO-факторах, а на структуре данных для машинного обучения.

Данные на входе

• Признаки (Features) обучающих объектов: Используются для навигации по дереву. В патенте упоминаются бинарные, числовые и категориальные признаки. Примеры: количество кликов, рейтинг документа (PageRank), URL, домен, поисковый запрос.
• Параметры интереса (Parameters of Interest) обучающих объектов: Целевые значения (Labels/Targets). Критически важны для расчета точности. Система использует диапазон (минимум и максимум) этих значений в каждом листе для определения границ генерации случайных параметров. Примеры: вероятность клика, релевантность документа, CTR.

Какие метрики используются и как они считаются

• Leaf Accuracy Parameter и Accuracy Parameter: Метрики качества (или ошибки), рассчитанные с учетом добавленного шума.
• Формула расчета ошибки: В патенте приводится конкретная формула для расчета общей ошибки в листьях (Claim 6):

  $$ \sum_{j=1}^{M} \left[ (\sum_{i \in b_j} target_i)^2 — \sum_{i=1}^{N_j} target_i^2 \right] \times \log(N_j + 1) $$

  Эта формула используется для оценки качества разделения после добавления шума.

• Генерация шума: Случайная выборка значений из диапазона реальных параметров интереса в конкретном листе (Claim 1).

Выводы

1. Инфраструктурный патент ML (CatBoost): Это глубоко технический патент, описывающий ядро инфраструктуры машинного обучения Яндекса, вероятно, связанное с библиотекой CatBoost. Он не описывает факторы ранжирования.
2. Борьба с переобучением как приоритет: Основная цель — предотвратить переобучение (Overfitting) и улучшить обобщающую способность моделей ранжирования.
3. Регуляризация через шум: Ключевой механизм — инъекция случайного шума (Random Parameters of Interest) во время оценки точности при обучении. Это штрафует факторы, приводящие к нестабильным или случайным корреляциям.
4. Предпочтение стабильным сигналам: Система обучения настроена на выбор факторов, которые демонстрируют эффективность даже в условиях неопределенности (шума). Это означает, что предпочтение отдается сильным, устойчивым сигналам качества.
5. Отсутствие прямых SEO-рекомендаций: Патент не содержит информации о конкретных факторах ранжирования или прямых рекомендаций для SEO-специалистов по оптимизации сайтов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы обучения ML-моделей Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Однако понимание того, что Яндекс использует продвинутые методы регуляризации для построения робастных моделей, дает стратегические инсайты:

• Фокус на фундаментальном качестве и E-E-A-T: Поскольку модели специально тренируются для выявления устойчивых и обобщающих сигналов, необходимо фокусироваться на создании подлинной ценности, экспертности и авторитетности. Эти сигналы стабильны и будут распознаны алгоритмом как значимые.
• Стабильные поведенческие факторы: Обеспечивайте консистентно положительный пользовательский опыт. Модели предпочтут сайты, демонстрирующие стабильные и сильные поведенческие метрики, и будут игнорировать краткосрочные всплески или искусственные паттерны.
• Консистентность сигналов: Убедитесь, что все сигналы (контентные, ссылочные, поведенческие) согласованы и подтверждают релевантность и качество сайта. Непротиворечивые данные формируют устойчивые паттерны, которые ищет алгоритм.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование краткосрочных уязвимостей (Hacks) и поиск ложных корреляций: Попытки эксплуатировать временные лазейки в алгоритме менее эффективны. Механизм регуляризации направлен на игнорирование нестабильных паттернов.
• Накрутки и искусственные сигналы: Создание искусственных поведенческих или ссылочных сигналов. Если эти сигналы формируют паттерны, которые не обобщаются (т.е. выглядят как шум), они будут обесценены в процессе обучения модели.
• Фокус на легко подделываемых метриках: Концентрация усилий на метриках, которые легко имитировать, не принесет долгосрочного результата, так как система стремится выявить более глубокие и стабильные зависимости.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень сложности машинного обучения в Яндексе и его фокус на построении робастных (устойчивых к манипуляциям) алгоритмов. Стратегическое значение для SEO заключается в понимании, что борьба с алгоритмом на уровне поиска сиюминутных корреляций бесперспективна. Долгосрочная стратегия должна строиться исключительно на развитии фундаментального качества ресурса, которое генерирует стабильные и сильные сигналы.

Практические примеры

Патент описывает внутренние математические процессы обучения моделей. Практических примеров применения этих знаний в повседневной работе SEO-специалиста (например, по изменению контента или структуры сайта) нет.

Вопросы и ответы