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推薦システム 統計的機械学習の理論と実践 /ディーパック・Ｋ．ア ビーチュン・チェン 島田直希
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- 商品情報
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≪商品情報≫
著者名：ディーパック・Ｋ．アガルワル、ビーチュン・チェン、島田直希
出版社名：共立出版
発行年月：2018年04月
判型：Ａ５
ISBN：9784320124301
≪内容情報≫
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。
著者名：ディーパック・Ｋ．アガルワル、ビーチュン・チェン、島田直希
出版社名：共立出版
発行年月：2018年04月
判型：Ａ５
ISBN：9784320124301
≪内容情報≫
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。