Migliorare un modello ML di raccomandazione per e-commerce nel tempo su GCP. Cosa dovresti fare?

Per migliorare un modello di raccomandazione nel tempo, è fondamentale raccogliere continuamente dati sulle interazioni degli utenti e sui risultati delle raccomandazioni. Mantenere le richieste di raccomandazione e i risultati (ad esempio, se un utente ha cliccato o acquistato un articolo raccomandato) in BigQuery consente di utilizzare questi dati come feedback per riaddestrare e migliorare il modello. Questo approccio basato sui dati è essenziale per l'apprendimento continuo e l'adattamento del modello alle preferenze mutevoli degli utenti. Esportare metriche da Stackdriver a BigQuery è utile per l'analisi delle performance, ma non fornisce i dati grezzi necessari per il riaddestramento. La migrazione a Cloud TPU o l'aggiornamento delle CPU sono ottimizzazioni hardware che potrebbero migliorare la velocità di addestramento o inferenza, ma non affrontano la necessità di migliorare la qualità del modello attraverso nuovi dati.