以下の選択肢をご確認ください。

オンラインの靴店で、パーソナライズされた靴のおすすめ情報をユーザーに提供する教師あり ML モデルを作成するとします。つまり、このモデルは特定の靴を Marty に推奨し、別の靴を Janet に推奨します。システムは過去のユーザー行動データを使用してトレーニング データを生成します。次の説明のうち正しいものはどれですか。

「靴のサイズ」は便利な機能です。

「靴のサイズ」は、ユーザーがおすすめの靴を好むかどうかに大きな影響を与える可能性が高い定量化のシグナルです。たとえば、マーティがサイズ 9 を着用している場合、モデルではサイズ 7 の靴をおすすめしません。

「靴の美容」は便利な機能です。

良い特徴は具体的で定量化できます。美容という概念はもはや曖昧で、役に立つ機能として扱えません。 美容は、スタイルや色などの具体的な特長を組み合わせたものです。美しさよりもスタイルや色が優れた特徴となります。

「ユーザーが靴の説明文をクリック」は便利なラベルです。

ユーザーは、好きな靴についてもっと読みたいと思っています。したがって、ユーザーによるクリックは、適切なトレーニング ラベルとして使用できる測定可能な指標です。トレーニング データは過去のユーザー行動から派生するため、ラベルはユーザーの好みに強く相関するクリックなどの客観的な行動から派生する必要があります。

"ユーザーが愛用している靴は有用なラベル。

勧誘は、測定可能な定量化できない指標です。最も可能なのは、観察可能なプロキシ指標を探すことです。