Определите проблему, поскольку есть более умные люди, которые могут ее решить - Мота Бхай
- Сколько алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения вы хотите использовать? Какие функции вы собираетесь выбрать для каждого алгоритма?
- Есть ли у вас правильные показатели параметров, чтобы выбрать эти функции для использования в алгоритме машинного обучения на основе вашего опыта?
- Вы хотите полностью полагаться на рекомендации, основанные на правилах, или вы также хотите откопать передовую нейронную сеть, чтобы определить особенности?
- Вы думали о создании обратной связи для выполнения рекомендаций? Какой параметр вы выбираете, чтобы определить успех вашего алгоритма?
- Вы хотите создать движок, основанный на обучении с учителем, или вы также хотите добавить обучение без учителя? Если вы хотите использовать оба, как вы собираетесь распространять рекомендованные предметы? Как вы собираетесь их фильтровать, агрегировать и сортировать?
- Решили ли вы, на какую часть вашего приложения или рекомендательного клиента повлияют рекомендуемые элементы, основанные на контролируемом и неконтролируемом алгоритме обучения?
- Какие критерии вы собираетесь применить для агрегирования результатов всего алгоритма? В основном, как мы фильтруем / связываем / объединяем результаты различных алгоритмов?
- Сколько раз вы собираетесь выполнять рекомендательные задания? Это за день, за час или за минуту? Вам нужно найти баланс между доходом и стоимостью?
- Насколько велик ваш набор данных? Достаточно ли вы провели анализа, чтобы выявить предвзятые данные?
- Вы хотите создать рекомендацию в режиме реального времени или хотите предоставить только пакетную рекомендацию или и то, и другое?
- Вы определились с метриками параметров, которые собираетесь использовать для выбора функций в автономном / пакетном режиме и рекомендации в реальном времени?
- Какой алгоритм / особенности / вес вы используете для повышения популярности предмета? Как часто он меняется?
- Какой алгоритм и параметр вы использовали для уменьшения / увеличения популярности? Какой вес или приоритет отдается новинкам и как вы будете управлять в реальном времени и рекомендовать офлайн?
- Какой процесс и параметр вы определили для запуска алгоритма в производство и когда его следует удалить или настроить?
- На каком основании вы собираетесь определять вес / приоритет для конкретных предметов?
- Как будут отсортированы полученные предметы? Это делается с помощью машинного обучения или на основе правил? Как заказан новый товар или список популярных товаров и как вы получите отзывы об этом.
- Когда список рекомендуемых элементов будет подготовлен, вы также хотите персонализировать для каждого пользователя?
- Вы определились с достаточным количеством механизма управления в системе для уведомления о сбоях и производительности?
- Какие данные вы будете рассматривать и какие временные рамки вы хотите выбрать для рекомендации офлайн и в режиме реального времени.
- Вы хотите рекомендовать элементы на уровне уникального пользователя или хотите сгруппировать рекомендацию для группы пользователей?
По крайней мере, получите ответ на поставленный выше вопрос, чтобы начать с любого механизма рекомендаций. Как только вы получите ответ на вышеуказанный вопрос, вы можете перейти к выбору стека технологий.
Вы можете связаться со мной в LinkedIn, Facebook.
