機械学習によるレシピの自動分類、その裏側 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。検索編成部＆研究開発チームの原島です。 クックパッドのレシピには、内部で、様々な情報が付与されています。例えば、こちらの「母直伝♪うちの茹でない塩豚」というレシピには「肉料理」という情報が付与されています。これらの情報は、クックパッドの様々なプロダクトで利用されています。 レシピに情報を付与する方法は沢山ありますが、その一つに機械学習があります。クックパッドでは、レシピが肉料理か否か、魚料理か否か、...という分類を行うことで、「肉料理」や「魚料理」などの情報をレシピに付与しています。 今日は、分類をどのように実現しているか、その裏側を紹介します。 ■ 実装フェーズ まず、分類器を実装する際に気をつけたことを紹介します。 モデルを決定する 分類を行うには、そのための機械学習のモデルを決定する必要があります。クックパッドでは、十分な精度が出るだけでなく、リファレンスが多いという点
Word2Vecをhubotから使う
概要 overlast さんによる Word2Vec の WebAPI である word-vector-web-api を hubotから利用するスクリプトを書きました。 knjcode/hubot-word-vector-script Word2Vecとは Word2Vecというのは予め構築したモデル内で各単語を多次元のベクトルとして定義し、単語同士のベクトルの近似度や単語間のベクトルの近似度を求める手法です。詳細はgoogleの公式サイト等を御覧ください。 例えば、(SONY – PlayStation + Nintendo) という表現は、NintendoにおけるSONYのPlayStationに相当するものを表現します。 word-vector-web-apiに付属のモデルでは、(SONY – PlayStation + Nintendo) は Wii、ゲームボーイアドバンス、ニン
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