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推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践 単行本 – 2018/4/21

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商品の説明

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。

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登録情報

  • 単行本: 332ページ
  • 出版社: 共立出版 (2018/4/21)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4320124308
  • ISBN-13: 978-4320124301
  • 発売日: 2018/4/21
  • 梱包サイズ: 21.1 x 14.8 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.0 2件のカスタマーレビュー
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2件のカスタマーレビュー

2019年2月2日
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年2月1日
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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