機械学習による検索ランキング改善ガイド　技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善

ウェブサイトなどで検索を行う際には、多数のドキュメントから検索結果の候補を見つけ出す「マッチング」、その結果を望ましい順序に並べ替える「ランキング」という２つの操作が行なわれています。本書はこのうち「ランキング」の改善に機械学習のアプローチを導入することによって、検索結果の質を高めるプロセスを解説する書籍です。第１部では、機械学習を用いたランキングモデルの導入だけでなく、従来手法での改善、またモデルそのものの改善や各種のテストなど、機械学習システムを導入、運用するプロジェクトの全体を幅広く紹介します。第２部ではサンプルのシステムを実際に動作させて、その挙動を体験するハンズオンを行います。巻末の付録では「ベクトル検索と機械学習」について解説しています。

検索ランキング改善の基礎から機械学習による改善手法まで学べる！
検索は、ECや動画配信など私たちが利用するサービスのいたるところで使われていますが、その内容は日々変更され、改善が続けられています。本書はそんな検索システムの改善に業務として携わる著者陣によって「検索ランキングの改善」というトピックに焦点を当てて、実サービスの検索ランキングの改善に役立つ知識と、実際の実装例、またそれらを導入するための周辺知識までを包括的に解説する書籍です。機械学習の理論と実践の間を埋める、実務で役立つことを目的とした書籍です。

目次

第１部　機械学習導入プロジェクト（検索の基本
検索システム
ランキング改善プロジェクトの流れとプロジェクト準備
機械学習を利用しない検索ランキング改善
機械学習検索ランキングによる検索ランキング改善
検索ランキングモデルを改善・運用する
負荷テスト
Ａ／Ｂテスト）
第２部　ハンズオン（記事検索システムの構成と起動
ＥｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈにＷｉｋｉｐｅｄｉａデータセットを保存する
ベースラインのランキングロジックを評価する
訓練データセットの生成
検索ランキングモデルの学習とオフライン評価
検索ランキングモデルの定性評価
検索ランキングモデルによる性能影響の測定）

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