Artículos
Problemas de arranque en frío en el "aprendizaje automático"
El problema del arranque en frío en el "aprendizaje automático" (machine learning, ML) se denomina un problema típico que enfrentan los sistemas basados en el "aprendizaje automático". Es especialmente relevante para los sistemas de recomendación. Una red neuronal entrenada en un conjunto de datos necesita hacer una predicción sobre lo que mejor se adapte a las necesidades del usuario, pero no tiene suficientes datos para hacerlo. Nuestra consultora en la preparación del artículo fue Olga Kovaleva, analista-desarrolladora sénior en el equipo de "Yandex".