Amazon Personalize使い方まとめ / CloudFormationとPythonでレコメンドアプリケーションを学習・デプロイする - フリーランチ食べたい
今週、Amazon PersonalizeがGAになりました。東京リージョンでも使うことができます。 この記事ではAmazon Personalizeの概要、使い方の解説を行います。PythonのAWS SDKを使ってレコメンドアプリケーションを作成していきます。 また事前準備のS3やIAM Roleの作成で、AWSの公式ドキュメントだと手作業が発生しているのですが、それだと大変なので一発で構築できるCloudFormationも紹介します。 aws.amazon.com 最初に触った感想 少し触ってみたのですが、以下の点で非常に良いと思いました。 学習・予測(レコメンド取得)が全てサーバーレスで行える 事前に準備されているアルゴリズムはDeep Learningベースで多く、それ以外も高度なもの 逆に以下のような不満な点もありました。 用語が機械学習で一般的に使うものとかけ離れていて混乱
あなたの文章に合った「いらすとや」画像をレコメンド♪（機能概要編） - Qiita
どんなアプリ？ みんな大好き「いらすとや」さん。 でも、キーワードによる画像検索に苦労していませんか？ その苦労を解決するために、 文章を与えると、それに近い意味を持った「いらすとや」画像を探してレコメンドしてくれるアプリを作ってみました。 例えば、「暴走したAI」という文章を入力すると、その文章の意味に近い画像として次のものがレコメンドされます。 注意して見ていただきたいのですが、検索結果の説明文に「暴走」というキーワードはどこにも出てきません。 でも、人間が読めば「暴走したAI」に意味合いが近いと判断する説明文が付いた画像が提示されています。 そう、今回作るのは、いわゆるキーワード型検索エンジンではありません。 言葉の意味をベクトルで表現する分散表現という機械学習技術（自然言語処理技術）を活用することで、与えられた文の意味に近い説明文を持った画像を探し出します。 つまり、キーワードがマ
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