Вы передаете в модель данные об изменении предпочтений пользователей в моде. Как следует использовать поступающие данные, чтобы рекомендации оставались актуальными?

Постоянное переобучение модели на комбинации существующих и новых данных гарантирует, что модель будет учитывать как исторические, так и актуальные тенденции. Это позволяет рекомендациям оставаться релевантными, адаптируясь к изменениям предпочтений пользователей в моде. Переобучение только на новых данных может привести к потере ценной информации из прошлых предпочтений и сделать модель менее стабильной. Обучение на существующих данных с использованием новых данных в качестве тестового набора не обновляет модель для новых тенденций, а лишь оценивает ее текущую производительность. Обучение на новых данных с использованием существующих данных в качестве тестового набора также не позволяет модели эффективно адаптироваться к изменениям, поскольку она не учится на всей доступной истории.