Investigating Retrieval Method Selection with Axiomatic Features

We consider algorithm selection in the context of ad-hoc information retrieval. Given a query and a pair of retrieval methods, we propose a meta-learner that predicts how to combine the methods' relevance scores into an overall relevance score. Inspired by neural models' different properties with regard to IR axioms, these predictions are based on features that quantify axiom-related properties of the query and its top ranked documents. We conduct an evaluation on TREC Web Track data and find that the meta-learner often significantly improves over the individual methods. Finally, we conduct feature and query weight analyses to investigate the meta-learner's behavior

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ГИБКОЙ И АДАПТИРУЕМОЙ НАВИГАЦИИ НАЗЕМНЫХ РОБОТОВ В ДИНАМИЧЕСКИХ СРЕДАХ С ПОМОЩЬЮ ИНТЕРАКТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ

Federated learning is utilized for automated ground robot navigation, enabling decentralized training and continuous model adaptation. Strategies include hardware selection, ML model design, and hyperparameter fine-tuning. Real-world application involves optimizing communication protocols and evaluating performance with diverse network conditions. Federated learning shows promise for machine learning-based life learning systems in ground robot navigation. Research objective: to explore the use of federated learning in automated ground robot navigation and optimize the system for improved performance in dynamic environments. Materials and methods. The research utilizes federated learning to train machine learning models for ground robot navigation. Hardware selection, ML model design, and hyperparameter fine-tuning are employed. Communication protocols are optimized, and performance is evaluated using multiple gaming machine algorithms. Results. The results show that decreasing the learning rate and increasing hidden units improve model accuracy, while batch size has no significant impact. Communication protocols are evaluated, with Protocol A providing high efficiency but low security, Protocol B offering a balance, and Protocol C prioritizing security. Conclusion. The proposed approach using federated learning enables ground robots to navigate dynamic environments effectively. Optimizing the system involves selecting efficient communication protocols and fine-tuning hyperparameters. Future work includes integrating additional sensors, advanced ML models, and optimizing communication protocols for improved performance and integration with the control system. Overall, this approach enhances ground robot mobility in dynamic environments.Федеративное обучение используется для автоматизированной навигации наземных роботов, обеспечивая децентрализованное обучение и непрерывную адаптацию модели. Стратегии включают выбор оборудования, разработку модели машинного обучения и тонкую настройку гиперпараметров. Реальное приложение включает в себя оптимизацию протоколов связи и оценку производительности в различных сетевых условиях. Федеративное обучение показывает перспективы для систем обучения жизни на основе машинного обучения в навигации наземных роботов. Цель исследования: изучить использование федеративного обучения в автоматизированной навигации наземных роботов и оптимизировать систему для повышения производительности в динамических средах. Материалы и методы. В исследовании используется федеративное обучение для обучения моделей машинного обучения навигации наземных роботов. Используются выбор оборудования, проектирование модели машинного обучения и точная настройка гиперпараметров. Протоколы связи оптимизированы, а производительность оценивается с помощью нескольких алгоритмов игровых автоматов. Результаты. Результаты показывают, что уменьшение скорости обучения и увеличение числа скрытых единиц повышают точность модели, в то время как размер пакета не оказывает существенного влияния. Оцениваются коммуникационные протоколы: протокол A обеспечивает высокую эффективность, но низкую безопасность, протокол B предлагает баланс, а протокол C отдает приоритет безопасности. Заключение. Предлагаемый подход, использующий федеративное обучение, позволяет наземным роботам эффективно перемещаться в динамической среде. Оптимизация системы включает в себя выбор эффективных протоколов связи и тонкую настройку гиперпараметров. Будущая работа включает в себя интеграцию дополнительных датчиков, усовершенствованных моделей машинного обучения и оптимизацию протоколов связи для повышения производительности и интеграции с системой управления. В целом такой подход повышает мобильность наземных роботов в динамичных средах