据说许多服务（如 Netflix、亚马逊和谷歌搜索、Apple 的 Siri）通过学习用户的“习惯”而变得更好。据我了解，他们以某种方式为每个人创建了一个定制的机器学习模型，因为通用模型不能很好地工作。但是，我想知道如何在实践中实现这一点。为了便于讨论，假设我正在开发一种新的按摩椅，它会根据用户的呼吸模式改变其“按摩配方”。我想（我在这里可能是错的）呼吸模式因人而异，但一个人呼吸模式的变化表明该人希望获得什么样的信息（同样，这些假设是错误的，但它们被提出为了讨论）。我对如何定制这些模型有疑问。具体来说：
- 我将如何为我的假设设备训练模型？
- 如何定制上述模型？大公司（亚马逊等）是否为每个用户创建了针对个人的模型？如果是这样的话，这不是不切实际（谷歌为数十亿人服务；因此，拥有数十亿个模型将很难维护）
- 以谷歌为例，当第一次设置一个新的安卓手机时，用户被要求重复三遍“Ok Google”来训练他们的语音识别模型。这个小声音样本是否足以创建语音识别模型？还是用于定制现有通用模型的示例？如果是这样，这是如何完成的？
- 是否有任何参考资料（博客、论文等）详细讨论了这个主题？