問題 No.634
ECサイトで新しくサービスを開始した直後や、これまでに全く購買履歴のない新規ユーザーが登録された際、協調フィルタリングなどのアルゴリズムでは過去のデータが存在しないため、適切な商品の推薦を行うことができない。このような、データが蓄積されるまでレコメンド機能が十分に働かない課題を何というか。
【正解の解説】
コールドスタート問題
コールドスタート問題は、データがないためにアルゴリズムが学習できず、最初だけ推奨などがうまく機能しない状態を指します。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
データリーク
データリークは、本来テスト時にしか知り得ない情報が学習データに混入し、正当な精度評価ができなくなる問題です。
信用割当問題
信用割当問題は、強化学習において、どの行動が最終的な報酬に貢献したかを特定するのが難しいという問題です。
勾配消失問題
勾配消失問題は、ディープラーニングの学習が進むにつれて誤差情報が層を遡る間に消えてしまう現象です。