আমি একজন বড় খুচরা বিক্রেতা থেকে একজন এমএল বিশেষজ্ঞের একটি উপস্থাপনা দেখছিলাম, যেখানে তারা স্টক ইভেন্টগুলির বাইরে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি মডেল তৈরি করেছিল।
আসুন এক মুহুর্তের জন্য ধরে নেওয়া যাক সময়ের সাথে সাথে তাদের মডেলটি খুব নির্ভুল হয়ে ওঠে, তা কি কোনওভাবে "স্ব-পরাজিত" হবে না? এটি হ'ল, যদি মডেলটি সত্যই ভাল কাজ করে তবে তারা স্টক ইভেন্টগুলি থেকে আগাম ধারণা করতে সক্ষম হবে এবং এগুলি এড়াতে সক্ষম হবে, অবশেষে এমন একটি পয়েন্টে পৌঁছে যাবে যেখানে তাদের স্টক ইভেন্টগুলি মোটেই কম বা না রয়েছে। তবে যদি এটি হয় তবে তাদের মডেলটি চালানোর জন্য পর্যাপ্ত historicalতিহাসিক ডেটা থাকবে না বা তাদের মডেলটি লাইনচ্যুত হবে, কারণ একই কার্যকারণ কারণ যা স্টক আউট ইভেন্টটিকে ইঙ্গিত করত সেটি আর না করে।
এ জাতীয় দৃশ্যধারণের জন্য কৌশলগুলি কী কী?
তদ্ব্যতীত, কেউ বিপরীত পরিস্থিতিটি কল্পনা করতে পারে: উদাহরণস্বরূপ সুপারিশকারী সিস্টেমটি আউটপুট দ্বারা চালিত আইটেম জোড়গুলির বিক্রয় বৃদ্ধি সহ "স্ব-পরিপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী" হয়ে উঠতে পারে, এমনকি যদি দুটি আইটেম সত্যই না হয় এর সাথে সম্পর্কিত।
আমার কাছে মনে হয় যে উভয়ই এক ধরণের প্রতিক্রিয়া লুপের ফলাফল যা পূর্বাভাসীর আউটপুট এবং এর ভিত্তিতে নেওয়া ক্রিয়াগুলির মধ্যে ঘটে। কীভাবে কেউ এরকম পরিস্থিতি মোকাবেলা করতে পারে?