Finding the reach of a post

Задача была решена в рамках 24 часового хакатона.

Задача: Необходимо спрогнозировать потенциальный охват (количество просмотров) публикаций в двух-трех соцсетях, опираясь на собранную статистику (данные предоставляются) и используя машинное обучение.

В качестве формулы охвaта используется следующее выражение:

$Reach=\frac{likes\cdot0.3+comments\cdot0.3+reposts\cdot0.3+views\cdot 0.1}{\frac{1}{4}\cdot(likes+comments+reposts+views))}$

Основой модели был выбран Берт, выдававший вектроное представление предложения.

На этой основе была располжена лстм, которая в зависимости от подаваемого токена дня недели возвращала выход и полученное скрытое представление.

Последним уровнем модели были обычные полносвязные линейные слои с активацией ReLU и Dropout.

Исходные данные были проанализированны, почищенны от неинформативных примеров, отнормированны и разелены на train/test. Более подробно можно увидеть в ноутбуке.

Абсолютная разница между спрогнозируемым охватом и реальным на валидационной выборке составила 0.0025