複数の画像やテキストの解釈 Recommendation System

「オンライン大規模な推薦のためのデュアル拡張二つのタワーモデル」

推薦システムは、ユーザーに個別にカスタマイズされた提案を提供するために設計されたアルゴリズムですこれらのシステムは、...

「初期ランキング段階への原則的なアプローチ」

「レコメンデーションシステムでは、レコメンドの構築にはいくつかの段階があるとよく知られていますまずは候補生成、または...

神経協調フィルタリングでレコメンデーションエンジンのマスタリング

この記事は、Neural Collaborative Filtering（NCF）を使用したおすすめエンジンの作成についての手引書ですおすすめエンジン...

「リコメンデーションシステムにおける2つのタワーネットワークとネガティブサンプリング」

現在の推薦システムにおける最も重要なモデルの一つは、2つのタワーニューラルネットワークですこのモデルは次のような構造を...

「ハックからハーモニーへ：レコメンデーションでの製品ルールの構造化」

今日のデータ駆動のランドスケープでは、推薦システムがソーシャルメディアのフィードから電子商取引まで、すべてを支えてい...

「現代の好み引き出しにおける回帰とベイズ手法」

「線形回帰は予測モデリングの主力と考えられることが多いですが、その応用は単純な予測タスクを超えていますこの記事では、...

ランキングアルゴリズム入門

ランキング学習（LTR）は、クエリに対する関連性に基づいてアイテムのリストを並べ替えることを目的とした、教師あり機械学習...

ランキング評価指標の包括的ガイド

「ランキングは、機械学習における問題であり、目的はエンドユーザーに最適な方法でドキュメントのリストを並べ替え、最も関...

深層学習を用いた強力なレコメンデーションシステムの構築

顧客に適切なタイミングで適切な商品を提案することは、あらゆる業界において共通の課題です例えば、銀行業界では銀行員は常...

レコメンダーシステムにおけるPrecision@NとRecall@Nの解説

Accuracy Metrics（正解率指標）は、機械学習の全体的なパフォーマンスを評価するための有用な指標であり、データセット内の...

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