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推薦システム 統計的機械学習の理論と実践/ＤｅｅｐａｋＫ．Ａｇａｒｗａｌ/Ｂｅｅ‐ＣｈｕｎｇＣｈｅｎ/島田直希
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DeepakK.AgarwalBee‐ChungChen島田直希
共立出版
ISBN：4320124308/9784320124301
発売日:2018年04月
【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。
共立出版
ISBN：4320124308/9784320124301
発売日:2018年04月
【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。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。