こんにちは！
データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！
今回はコールドスタート問題について解説していきます！
コールドスタート問題とは「システムが使用履歴などのデータを持っていないため、効果的な動作と提供が難しい状況」と定義されています。
マーケティング・レコメンドにおいて、購入履歴がない場合だとおすすめ商品が推薦できない問題が挙げられます。機械学習においても、
新たなデータに対して適切なモデルが見つからないといった問題もコールドスタート問題に含まれます。
この記事では、コールドスタート問題の定義と背景、解決策について解説します！
・コールドスタート問題の定義・背景について解説！
・コールドスタート問題の解決策について解説！
目次
コールドスタート問題について解説！
コールドスタート問題とは「システムが使用履歴などのデータを持っていないため、効果的な動作と提供が難しい状況」と定義されています。
例として画像判別を挙げてみましょう。
犬と猫の画像を学習して未知のデータに対して判定を行いますが、与えられたデータを学習する必要があるため、事前にデータがなければ結果をうまく出力することができません。
また自社開発のレコメンドシステムなどは、自社内にデータが蓄積されておらず十分な学習がされていないままリリースすることが多々ありますね！
それ以外にも色々な背景（問題）があるので、こちらの図を見てみると良いでしょう！
コールドスタート問題の解決策について解説！
では、コールドスタート問題を解決するにはどうすればよいでしょうか？ここでは４つ紹介していきますので順に見ていきましょう！
1. カテゴリー情報などの活用
顧客情報などが蓄積されていない場合、より幅広い情報を持つカテゴリーといった情報で補うことが挙げられます。
また階層モデルによる推論もコールドスタート問題の改善につながります。
階層モデルとは「階層構造をもつデータから、階層ごとの個体差を表現するモデル」を意味します。
こちらも顧客情報がなくとも、既存顧客のカテゴリーのデータがあるため、属しているカテゴリーからある程度予測が可能になります。
2. プロモーションの最適化
新しい顧客に対して、魅力的なプロモーションやチュートリアルを提供することでレコメンドでは補えなかった新商品・サービスに関心を向ける方法が挙げられます。
3. 転移学習・半教師学習の活用
機械学習において、過去のタスクで学習した知識を新しいタスクに転用できる転移学習や、観測されたデータと観測されていないデータ両方を使用し、少しの観測されたデータを用いることで、観測されていないデータを学習できる半教師学習が挙げられます。
4. トレンド・パターンの利用
新しいコンテンツや顧客がどのようなトレンド・パターンにマッチするか分析して、その結果に基づいて予測する方法が挙げられます。これにより一般的な関心が一致する商品などを表示することができます。
コールドスタート問題 まとめ
本記事ではコールドスタート問題についてまとめました！
コールドスタート問題では主にレコメンドに関わる話が多いので、こちらの協調フィルタリングの記事やレコメンドのアルゴリズムも見てみると良いでしょう！
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