Статьи
Проблемы холодного старта в «машинном обучении»
Проблемой холодного старта в «машинном обучении» (machine learning, ML) называется типичная проблема, с которой сталкиваются системы, основанные на «машинном обучении». Особенно актуальна она для рекомендательных систем. Обученной на датасете нейросети требуется сделать прогноз о том, что будет больше соответствовать потребностям пользователя, но у нее для этого недостаточно данных. Нашим консультантом при подготовке статьи выступила Ольга Ковалева, старший аналитик-разработчик в команде «Яндекса».