Как сформулировать ML задачу?

Каждый этап разбирать не буду, но о первым расскажу на примере. Допустим, дали задачу сделать фид для контента. Цель: хотим сделать рекомендации  контента(текстовые посты, картинки, видео). Текущая лента обратная хронологическая, хочется сделать персонализированной.

Первый вопрос: зачем? Кажется, что с персональной лентой пользователи будут чаще заходить, залипать в ленте, шерить продукт друзьям. Но, это только предположение, которое нуждается в проверке. Поэтому на старте определимся, как будем оценивать успех или неуспех в количественных показателях.

Продуктовые метрики в рамках собеседования я для себя разделил на три уровня:

1. Деньги 💰– revenue, arpu, конверсии в покупку. 
2. Счастье юзера 😍 – like/view rate, avg session time, views count, etc
3. Технические метрики 🎯– recall@k, diversity of items, etc. Соответственно цель наша больше денег, а гипотеза в том, что повысив технические метрики –> повысим счастье юзера –> заработаем больше деньги. В жизни, к сожалению, зависимость не всегда прямая. Но для задачи этот момент опустим. 

В cs329s этот этап разбит на 4 шага.

1. Framing. Какая ML проблема? Регрессия, Классификация - multiclass, multilabel.
2. Objectives. На какие подзадачи можно разделить? Например, Прокачать engagement ленты, но при этом не уронить качество постов, не форсить спам и кликбейты.
3. Constraints. Ограничения ресурсов, приватность данных, требования регуляторов.
4. Phases. Как будете внедрять решение: эвристика -> простая модель -> оптимизация простой модели -> сложная модель.
По данному пункту советую полистать лекцию 2 в cs329s и если что-то непонятно посмотреть в Lecture Note.
 
Еще один важный момент: на этом этапе задавать уточняющие вопросы, чтобы понять контекст задачи: как решается задача сейчас, число пользователей, доступные ресурсы итп.