26.03.2026 13:57
🔥 Смена любой модели атрибуции больше не вызывает переобучение стратегий Раньше прогресс сохранялся лишь при некоторых
🔥 Смена любой модели атрибуции больше не вызывает переобучение стратегий
Раньше прогресс сохранялся лишь при некоторых переходах между моделями. Например, с Последнего значимого на Автоматическую модель. Теперь изменение атрибуции в любых комбинациях не приводит к перезапуску автостратегии. Алгоритм сохраняет накопленную статистику и не сбрасывает свой прогресс.
В редких случаях после смены атрибуции стратегии может понадобиться время на дообучение. Обычно это происходит только тогда, когда количество конверсий по старой и новой модели кратно отличается.
✅️ Что такое дообучение с точки зрения алгоритмов
Дообучение — это адаптация стратегии к полученным новым данным. В отличие от переобучения, стратегия не пересчитывает показатели и не строит заново прогнозы. Алгоритм просто адаптирует свои расчёты под обновлённый объём данных.
На сопоставление накопленных данных с новыми может понадобиться какое-то время. Поэтому в это время некоторые показатели в статистике могут отклоняться от значений, которые были до изменений.
✅️ Когда ещё происходит подобная адаптация
Отмечу ещё, что дообучение — естественная часть работы машинного обучения. Система плавно корректирует свои расчёты, когда заметно меняется объём или структура поступающих данных.
Например, это происходит при таких событиях:
— Существенное изменение недельного бюджета
— Масштабное обновление таргетингов (добавление новых аудиторий или большого массива ключевых фраз)
— Значительные внешние колебания спроса или изменение поведения пользователей на сайте и так далее
Переобучение, дообучение... Возможно, когда-то появится «сверхобучение» и об этом я тоже сделаю пост 😁
© Дмитрий Громов
#МодельАтрибуции
#ОбучениеСтратегийДирект
#ДмитрийГромов
Раньше прогресс сохранялся лишь при некоторых переходах между моделями. Например, с Последнего значимого на Автоматическую модель. Теперь изменение атрибуции в любых комбинациях не приводит к перезапуску автостратегии. Алгоритм сохраняет накопленную статистику и не сбрасывает свой прогресс.
В редких случаях после смены атрибуции стратегии может понадобиться время на дообучение. Обычно это происходит только тогда, когда количество конверсий по старой и новой модели кратно отличается.
✅️ Что такое дообучение с точки зрения алгоритмов
Дообучение — это адаптация стратегии к полученным новым данным. В отличие от переобучения, стратегия не пересчитывает показатели и не строит заново прогнозы. Алгоритм просто адаптирует свои расчёты под обновлённый объём данных.
На сопоставление накопленных данных с новыми может понадобиться какое-то время. Поэтому в это время некоторые показатели в статистике могут отклоняться от значений, которые были до изменений.
✅️ Когда ещё происходит подобная адаптация
Отмечу ещё, что дообучение — естественная часть работы машинного обучения. Система плавно корректирует свои расчёты, когда заметно меняется объём или структура поступающих данных.
Например, это происходит при таких событиях:
— Существенное изменение недельного бюджета
— Масштабное обновление таргетингов (добавление новых аудиторий или большого массива ключевых фраз)
— Значительные внешние колебания спроса или изменение поведения пользователей на сайте и так далее
Переобучение, дообучение... Возможно, когда-то появится «сверхобучение» и об этом я тоже сделаю пост 😁
© Дмитрий Громов
#МодельАтрибуции
#ОбучениеСтратегийДирект
#ДмитрийГромов