Яндекс Директ обновил работу с моделями атрибуции: теперь смена любой модели не вызывает переобучение стратегий. Это означает, что алгоритмы сохраняют накопленную статистику и не сбрасывают прогресс при переходах между моделями. Как менялась работа с атрибуцией Ранее прогресс сохранялся только при некоторых переходах, например, с модели "Последний значимый" на "Автоматическую". В остальных случаях смена модели приводила к перезапуску автостратегий и потере накопленных данных. Сейчас изменение атрибуции в любых комбинациях не приводит к перезапуску. Исключение составляют редкие случаи, когда количество конверсий по старой и новой модели сильно отличается, и тогда стратегия может потребовать время на дообучение. Что такое дообучение с точки зрения алгоритмов Дообучение — это процесс адаптации стратегии к новым данным без полного пересчёта показателей и прогнозов. Алгоритм корректирует расчёты под обновлённый объём информации, что может занять некоторое время. В этот период показатели статистики могут временно отклоняться от значений, которые были до изменений. Когда происходит дообучение Дообучение — естественная часть работы машинного обучения. Система плавно корректирует расчёты при заметных изменениях объёма или структуры данных. Примеры таких событий: Существенное изменение недельного бюджета Масштабное обновление таргетингов, например добавление новых аудиторий или большого массива ключевых фраз Значительные внешние колебания спроса или изменение поведения пользователей на сайте Автор поста Дмитрий Громов отмечает, что понятия переобучения и дообучения могут развиваться, и возможно в будущем появится термин «сверхобучение».