사용자의 변화하는 패션 행동을 모델로 스트리밍합니다. 추천을 최신 상태로 유지하려면 들어오는 데이터를 어떻게 사용해야 할까요?

사용자의 패션 행동은 시간에 따라 변하므로, 추천 모델은 최신 데이터를 반영하여 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 기존 데이터와 새로운 데이터를 함께 사용하여 모델을 재학습하면, 모델이 과거의 패턴과 최신 트렌드를 모두 학습하여 정확하고 시기적절한 추천을 제공할 수 있습니다. 새로운 데이터만으로 재학습하면 과거의 중요한 패턴을 잊어버릴 수 있고(Catastrophic Forgetting), 기존 데이터로만 학습하고 새로운 데이터를 테스트 세트로 사용하는 것은 모델 업데이트가 아니며, 새로운 데이터로 학습하고 기존 데이터를 테스트 세트로 사용하는 것은 모델이 과거 데이터를 예측하는 데만 능숙해질 수 있습니다.