機械学習技術によるスカウトメールのクオリティフィルタを実装しました | LAPRAS株式会社

こんにちは、LAPRASのPRを担当している伊藤哲弥です。 LAPRAS SCOUTのサービスの核となる機能には機械学習の技術が使われています。 代表的なものでは、候補者の転職可能性を予測したり、投稿内容から特徴的な語を抽出して重み付けする機能などに機械学習技術が活用されています。 ＜経歴情報を基にした転職可能性予測機能(生存時間分析)＞ scouty AI LAB ではこれまで、生存時間解析に関して概要の記事とノンパラメトリックなモデルに関する解説の記事をそれぞれ公開してきました。 本記事では、その続編として セミパラメトリックなモデル、特にその中で非常によく用いられるモデルである Cox比例ハザードモデル とその学習の過程について詳しく紹介します。 Cox比例ハザードモデル (Cox Proportional Hazards model) は、何らかの対象に関する 生存時間を分析する生