Re:ゼロから始めるML生活

どちらかといえばエミリア派です

recsys-pythonをやる (第13章 推薦順位に基づく正確性)

この記事は (1人で)基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の7日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は13章をやっていきたいと思います。

recsys-pythonをやる (第11章 嗜好予測の正確性・第12章 好き嫌い分類に基づく評価指標)

この記事は (1人で)基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の6日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は11章からやっていきたいと思います。

recsys-pythonをやる (第9章 単純ベイズ分類器・第10章 決定木)

この記事は(1人で)基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の5日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は9章・10章をやっていきたいと思います。

recsys-pythonをやる (第7章 評価履歴の次元削減・第8章 評価値行列の次元削減)

この記事は (1人で)基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の4日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は7章からやっていきたいと思います。

recsys-pythonをやる (第5章 ユーザベース協調フィルタリング・第6章 アイテムベース協調フィルタリング)

この記事は (1人で)基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の3日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 前回は4章までだったので、今回は5章からやっていきたいと思います。

recsys-pythonをやる (第3章 類似度に基づく推薦・第4章 k近傍法)

この記事は (1人で)基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の2日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は3章からやっていきたいと思います。

recsys-pythonをやる (第1章 評価履歴・第2章 評価値行列)

この記事は (1人で)基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の1日目の記事です。 2022年に、こちらの問題集が公開されました。 recsyslab.github.io こちらは下記の書籍に関連する問題集らしく、下記の文献を読みながらやってみたのでそのメモです…

Recsim NGを使ってみる(その2)

この前、RecSim NGのチュートリアルをやってました。 www.nogawanogawa.com このときは特に強化学習っぽいところまで行きませんでした。 今回は確率的シミュレーションに関するチュートリアルをやってみたいと思います。

RecSim NGを使ってみる

先日とあるチュートリアルを聞いていたところ、RecSimというライブラリが使用されていました。 どうやら、推薦を行うエージェントがコーパスやユーザーと対話する推薦システム環境をシミュレーションするライブラリのようでした。 こちらのライブラリが2019…

「オンラインテスト後の長期的な介入効果」について考える

A/Bテストなどのオンラインテストを行っている事例はネットで探せば沢山見つかります。 ただ、そのオンラインテスト後の介入効果の長期影響について分析については、あまり見かけない気がします。 いざ実務でオンラインテストを行うと、「A/Bテストが良かっ…

Rで時系列の疑似データを作る

最近時系列データを使ってゴニョゴニョしたいことがありました。 定期的に状態空間モデルとか使って時系列モデリングしたくなるけど、だいたいのケースで何も覚えてなくて詰む。— 野川の側 (@nogawanogawa) 2022年8月29日 時系列データだと、Rが使われること…

形態素解析器をいろいろ試す

日本語自然言語処理を行う際に、形態素解析をどうするかという問題はいつもつきまとってきます。 今回記事を書こうと思ったのは、Vaporettoなる形態素解析器を見かけたからです。 こちらに興味が湧いたのと、他の形態素解析器と比較してみたくなったので、や…

MLFlowでLightGBMの学習結果をtrackingしてみる

結構前にMLFlowをいろいろ触ってみていたんですが、最近全然触っていなかったので色々見てみました。 www.nogawanogawa.com 前に自分が触っていたときよりだいぶ使いやすくなってたので、今回は最近の自分の用途に合わせて改めてMLFlowを使ってみます。

推薦システムにおけるニューラルネットワークの活用について読んだ論文をゆるくまとめる

ここ数ヶ月くらい、推薦システムにおけるNNの活用というテーマで論文をちょこちょこ読んでいました。 推薦システムにNNを適用・応用するという守備範囲も広いテーマではありますが、せっかく良い機会なので自分用にまとめてみたいと思います。 理解が曖昧な…