協調フィルタリングを用いたPythonのラーメン推薦システム - Qiita

全体の流れ 推薦システムの概要 協調フィルタリングについて データの作成 使用した機械学習モデルをざっくり説明 機械学習モデル間の出力速度と精度の比較 考察とまとめ 1. 推薦システムの概要 今回作成する推薦システムでは協調フィルタリングを用いて、事前に収集したデータ傾向からユーザーに最適なラーメンを推薦させる。 推薦プロセス 選択肢となる合計31枚のラーメン画像(s_0 ~ s_30)の中から好きなラーメン画像を5枚選んでもらう 学習済みの機械学習モデルに選択結果を入れる 機械学習モデルによって推薦候補のラーメン画像(y=0~3)の中から最適なラーメンが推薦される。 ラーメンの詳細 選択肢ラーメン画像(s_0 ~ s_30) 推薦候補のラーメン画像(y=0~3) 2. 協調フィルタリングについて 協調フィルタリングをざっくり説明すると以下の通りである。 協調フィルタリングとは、コミュニテ

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"協調フィルタリングを用いて、事前に収集したデータ傾向からユーザーに最適なラーメンを推薦 / 合計31枚のラーメン画像(s_0 ~ s_30)の中から好きなラーメン画像を5枚選んでもらう" 2019