Usted transmite el comportamiento cambiante de la moda de los usuarios al modelo. ¿Cómo debe usar los datos entrantes para mantener actualizadas las recomendaciones?

Para mantener las recomendaciones actualizadas y reflejar el comportamiento cambiante de los usuarios, es crucial reentrenar continuamente el modelo. La opción correcta implica usar una combinación de datos existentes y datos nuevos. Los datos existentes proporcionan un historial y contexto valiosos, mientras que los datos nuevos capturan las tendencias y cambios recientes en el comportamiento de los usuarios. Reentrenar solo con datos nuevos podría llevar a la pérdida de patrones históricos importantes. Usar los datos nuevos como conjunto de prueba mientras se entrena con datos existentes, o viceversa, no actualiza el modelo con la información más reciente de manera efectiva, ya que el modelo no aprende de los datos de prueba.