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  • 推薦システム 統計的機械学習の理論と実践

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推薦システム 統計的機械学習の理論と実践

  • ページ数
    332p
  • ISBN
    978-4-320-12430-1
  • 発売日
    2018年04月

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商品の説明

  • 推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画(多腕バンディット手法)、双線形ランダム効果モデル(行列分解)、MapReduceを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Yahoo!およびLinkedInにおける大規模システムでの開発/運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。
目次
第1部 導入(古典的手法
推薦問題における探索と活用
推薦システムの評価)
第2部 一般的な問題設定(問題設定とシステム構成
Most‐Popular推薦
素性ベクトルベースの回帰による個別化
因子モデルによる個別化)
第3部 高度な話題(潜在ディリクレ分配による因子分解
コンテキスト依存推薦
多目的最適化)

商品詳細情報

サイズ 21cm
対象年齢 一般
初版の取り扱いについて 初版・重版・刷りの出荷は指定ができません。
また、初版にのみにお付けしている特典(初回特典、初回仕様特典)がある商品は、
商品ページに特典の表記が掲載されている場合でも無くなり次第、終了となりますのでご了承ください。

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推薦システムの構築を検討しているエンジニアにとって,現実的な課題に対峙するための知識を得るために最適な一冊。
本書は,推薦システムにおける課題設定,理論およびシステム構築の複雑な概念を,著者の大規模システムでの開発/運用事例をもとに具体的な説明を行っている。理論と実践の両面から記述している書籍は少ないが,本書では理論と実践のギャップを埋めるように解説している。また,実システム上でのモデルの効率的なアップデートやコールドスタート問題などの現実的に直面する問題への対応や,多目的最適化についても述べており,現実世界の問題を解くための足がかりとなる内容となっている。推薦システムの構築について,古典的手法から応用的手法までを,各手法の課題に触れながら説明しているため,実務で応用可能な理論的/技術的な知識を獲得することが出来る。

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