Как шахматный подход помог разобраться с фотолентой Яндекс Диска

Когда вы загружаете фотографии на Яндекс Диск, они не просто лежат в облаке: ML‑модели анализируют снимки, группируют их в альбомы и выбирают хайлайты для фотоленты в Яндекс Диске. Но чтобы улучшать такую систему, нужно уметь измерять качество её работы. И здесь начинается проблема: модель выбирает «красивые» и «удачные» кадры, а эстетика — вещь субъективная. Одному важны насыщенные цвета, другому — композиция, третьему — эмоции и лица в кадре. Если попросить асессоров ставить оценки от 1 до 10, мы быстро получим не объективную шкалу, а смесь личных вкусов, разной строгости и шума.

Поэтому мы подошли к задаче не как к обычной разметке, а как к исследованию. Вместо абсолютных оценок использовали шахматный подход. Каждая фотография стала «игроком», который соревнуется с другими по 16 признакам эстетики — цветам, фокусу, геометрии, эмоциональности и другим параметрам. Это позволило получить не просто рейтинг кадров, а инструмент для анализа того, какие визуальные признаки учитывают ML‑модели Диска.

Всем привет! Я Всеволод Мещеряков из службы разметки Yandex Crowd Solutions. Мы собираем и размечаем фото, видео, тексты — в общем, готовим данные, на которых учатся ML‑модели. В этой статье расскажу, как подход из мира шахмат помог нам связать субъективное восприятие фотографий с математическими оценками и сделать фотоленту Яндекс Диска ещё красивее.