59
правок
Изменения
→Применение методов машинного обучения для построения "озера" данных
Представленная выше модель хорошо описывает схему хранения разнородных данных путём создания некоторого шаблона, который мог бы описывать все эти данные. Построение такого шаблона может быть очень трудоёмкой задачей, так как данных много и их форматов тоже может быть много. Здесь на помощь и приходит машинное обучение. Нейронные сети, при правильном их использовании, могут помочь в построении такого шаблона, обучаясь на разнородных данных. Такие сети были названы '''''метапрофилировочные нейронные сети''''' (англ. ''meta-profile neural network'')<ref name="mnn">[https://arxiv.org/pdf/2008.12258.pdf Learning to Profile: User Meta-Profile Network
for Few-Shot Learning - Hao Gong, Qifang Zhao, Tianyu Li, Derek Cho, DuyKhuong Nguyen - Rakuten Institute of Technology, 2020]</ref>.
Предположим, что у нас есть некоторые данные о пользователях большой сервисной системы мирового масштаба. О каждом из пользователей постоянно собираются самые разные данные, на основе которых в будущем им будут выдаваться рекомендации и предложения.
