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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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内容紹介 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。 内容（「BOOK」データベースより） 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。 商品の説明をすべて表示する
推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践 の詳細
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書名 : 推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践
作者 : Deepak K. Agarwal
ISBN-10 : 4320124308
発売日 : 2018/4/21
カテゴリー : 本
ファイル名 : 推薦システム-統計的機械学習の理論と実践.pdf
ファイルサイズ : 22.09 (現在のサーバー速度は18.04 Mbpsです
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産経ニュース
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