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

推薦システム

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…

協調フィルタリングとMatrix Factorizationについてこっそり勉強する

matrix で検索したらこっちのmatrixの画像が出てきた あんまり大きな声では言えませんが、協調フィルタリングって実はあんまり理解してないんですよね… Matrix Factorizationなんて、全くわかっていませんし。 これを言うと、いろんな人にシバかれそうなので…

推薦"システム"が一般的にどう動いているかを調べる

最近、システムという観点での推薦システムって、一般的にどうやって作られてるんだろう?って考えることがありました。 そんなことを考えていたところ、最近こちらのブログを拝見しました。 medium.com 今回はこちらのブログを読んで、考えてみたことをまと…

インターリービングについて勉強する

最近interleavingという手法について勉強してました。 勉強するにあたって、資料を探していたらこちらのチュートリアルを拝見しました。 disk.yandex.ru また、日本語だとこちらの記事が非常にわかりやすかったです。 qiita.com これらをベースに勉強してみ…

Replay推定量を勉強する

先日こんなことをやっていました。 www.nogawanogawa.com オフラインテストにはバイアスがつきもので、そのへんを考慮せずにオフライン評価しようとすると、ちょっと困ったことが発生することを確認した感じですね。 今回はそんなオフラインテストでバイアス…

ログのバイアスをシミュレーションしてみる

最近ちょっと痛い目見たので自分用に勉強してみます。 今回はログのバイアスの話です。

近傍探索ライブラリFaissを使ってみた

最近、レコメンデーション系のことをやっている関係で色々調べてます。 以前はNGTを使って近傍探索を試していました。 www.nogawanogawa.com Embeddingとかを使った検索やレコメンデーションには近傍探索ライブラリは非常に重要です。 ちょっと調べてみると…

推薦システム入門(その1:古典的手法)

最近こちらの本を購入しました。 推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践作者: Deepak K. Agarwal,Bee‐Chung Chen,島田直希,大浦健志出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2018/04/21メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る レコメンデーション…