レコメンドを作成したとする。翌日、新しい情報が入って来た。それを追加するにはどうしたらいい
新しい情報が入ってきた場合、レコメンドシステムを更新するためにはいくつかのステップがあります。
- データの取得: 新しい情報を取得し、既存のデータセットに追加します。
- 特徴量の更新: 新しい情報が商品の特徴量に関連する場合、新しい特徴量を既存のデータセットに追加します。特徴量エンジニアリングを行い、必要に応じて特徴量を変換または組み合わせます。
- モデルの再学習: 更新されたデータセットを使用してモデルを再学習します。これには、Q学習などの強化学習モデルの更新が含まれます。新しいデータを使用してモデルのパラメータを更新し、より最適なレコメンドを提供できるようにします。
- システムのテスト: 更新されたモデルをテストし、性能を評価します。十分な精度が得られることを確認した後、システムを本番環境にデプロイします。
- システムの運用: モデルの運用を継続し、定期的に性能を監視し、必要に応じて再トレーニングや調整を行います。
新しい情報を追加してレコメンドシステムを更新するには、上記のステップを適切に実行する必要があります。特に、データの取得と更新、モデルの再学習が重要です。