When you worked on model deployment case study, which modification to the ALS algorithm had the largest effect on model performance?

Đáp án đúng: "The lambda or regularization parameter". Trong ALS (Alternating Least Squares, bình phương tối thiểu luân phiên) dùng cho hệ gợi ý, ma trận đánh giá được phân rã thành ma trận nhân tố người dùng và ma trận nhân tố sản phẩm; tham số lambda (regularization, chính quy hoá) phạt độ lớn của các nhân tố để chống quá khớp trên dữ liệu rất thưa, nên khi dò siêu tham số trong bài tình huống triển khai mô hình, thay đổi lambda làm sai số trên tập kiểm tra biến động rõ nhất. "The explicit training vs implicit training comparison" sai vì chọn phản hồi tường minh hay ngầm định là chọn kiểu dữ liệu đầu vào cho đúng bài toán, không phải tinh chỉnh mang lại khác biệt lớn nhất. "The epsilon or scale parameter" sai vì ALS không có tham số epsilon hay scale đóng vai trò chính; tham số gần nhất là alpha chỉ dùng ở chế độ implicit. "The l1 vs l2 comparison" sai vì ALS chuẩn dùng chính quy hoá kiểu L2 trên các nhân tố, không có lựa chọn chuyển sang L1 để so sánh.