「Azure Machine Learning」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ - Qiita
はじめに 本エントリではバンディットアルゴリズムの各手法について，実際のユースケースを想定したシミュレーションを行うことで，それぞれの手法の特徴を把握すること目的とします． バンディットアルゴリズムについて日本語でよく参照されているのは以下のQiitaの投稿でしょうか． http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 また以下の資料では各手法の詳細や特徴，簡単なシミュレーションも紹介されています． http://www.slideshare.net/greenmidori83/ss-28443892 上記の資料の手法の紹介はとてもわかりやすいので本エントリでは手法の紹介は特にしません． 想定するユースケース あなたは今1万回表示されてクリック率が1.2%出ている広告を1クリック60円で運用しています． もっとクリックされる広告を見つける
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