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用于实时数据分析的机器学习:生产中训练模型

正如 SAS 高级分析总监 Gul Ege 所说: “随着产品和用户数据以及它们的特征和选择的变化,更新模型是非常有意义的。”...Ege指出: "你有产品的特征,也有用户的特征,推荐系统应推荐的内容取决于这两方面。"...Ege评论道: "特征就是最终用户的行为,他们与网站的互动方式。而产品自身也有特征。如果我在找红色的裙子,请不要给我推荐蓝色的裤子或手袋。"...Ege 指出,当“技术或问题需要的数据量大于将流入大型模型的数据量”时,这些问题尤其相关。...其基本前提是这些模型“需要用足够的数据进行训练,以捕捉正常情况,这样在部署时才能捕捉异常情况”,Ege 说。 这一要求适用于某些异常检测应用。

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