Z czasem popraw model ML rekomendacji e-commerce na GCP. Co należy zrobić?

Aby z czasem poprawić model ML rekomendacji e-commerce, kluczowe jest ciągłe dostarczanie mu nowych danych treningowych. Utrwalanie żądań i wyników rekomendacji w BigQuery pozwala na gromadzenie rzeczywistych interakcji użytkowników z systemem. Te dane, zawierające zarówno zapytania użytkowników, jak i faktycznie wygenerowane rekomendacje (oraz ich ewentualne przyjęcie/odrzucenie), stanowią cenne źródło do ponownego trenowania modelu. Dzięki temu model może uczyć się na podstawie rzeczywistych zachowań i preferencji, co prowadzi do poprawy jakości rekomendacji. Eksportowanie metryk wydajności do BigQuery jest przydatne do analizy, ale nie dostarcza nowych danych treningowych. Migracja na Cloud TPU może poprawić wydajność trenowania, ale niekoniecznie jakość modelu bez nowych danych. Monitorowanie aktualizacji procesorów Compute Engine jest ogólną praktyką zarządzania infrastrukturą, ale nie jest bezpośrednią metodą poprawy modelu ML.