Метод большинства голосов для нескольких источников данных
Ваша команда разрабатывает модель ИИ для автоматического создания отчётов о контроле качества (КК) смартфонов. Для этого вы собрали данные о предпочтениях из трёх различных источников: «Автоматизированная система визуального контроля», «Инспектор-человек» и «Обратная связь от клиентов». Каждый источник разметил пары текстовых образцов как «выбранный» и «отклонённый». Каждая пара имеет уникальный идентификатор id, а каждая запись представляет предпочтительный отзыв по КК.
quality_df — это объединённый DataFrame, загруженный с помощью pandas. Он содержит данные из трёх различных источников. Кроме того, класс Counter уже импортирован из модуля collections.
Это упражнение является частью курса
Обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF)
Инструкции к упражнению
- Подсчитайте количество вхождений каждой пары (chosen, rejected) в функции vote.
- Найдите пару (chosen, rejected) с наибольшим количеством голосов.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
def majority_vote(df):
# Count occurrences of each (chosen, rejected) pair
votes = ____
# Find the (chosen, rejected) pair with the highest vote count
winner = ____
return winner
final_preferences = quality_df.groupby(['id']).apply(majority_vote)
print(final_preferences)