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《無料》実践 機械学習:レコメンデーションにおけるイノベーション

“Practical Machine Learning”の日本語版が登場

practical-machine-learning-title機械学習とレコメンデーションにおける、もっとも洗練され、効率的なアプローチの1 つに至る鍵は、「仔馬が欲しい」という状況の観察の中にあります。実際のところ、シンプルながら強力なレコメンデーションシステムを構築することは、多くの人々が考えるよりはるかに容易であり、「仔馬が欲しい」ということは、その鍵の一部なのです。

機械学習は、特に巨大なデータセットを扱う場合、うんざりするような作業になることがあります。どれを選べばいいのかめまいがするほどの数多くのアルゴリズムがあり、それらの中から選択をするためだけでも、選択肢を理解し、合理的な判断を行うのに必要な、高度な数学の背景知識を十分に持っていることが前提になります。選択肢も変化しており、非常に頭がよく、きわめて熱心な研究者たちの作業の結果として、常に進化を続けています。こうした研究者たちは、常に既存のアルゴリズムを改善し、新しいアルゴリズムを考案しています。