第1回Machine Learning Casual Talksにてパーソナライズ・ニュースでの機械学習事例について発表しました #MLCT
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog レコメンデーション技術の村尾です。 先日（6月6日）、クックパッドで開催された Machine Learning Casual Talks（#MLCT） において、Yahoo! JAPANの提供しているパーソナライズ・ニュース（あなたにおすすめの記事）での、機械学習（Machine Learning）の活用事例について講演を行いました。 MLCTという機械学習についてのかなりニッチなイベントであったにも関わらず、聴講者募集から枠が埋まるまでに30分程度しかかからなかったと聞き、この分野で普段業務を行われている、または関心のあるエンジニアの多さと、熱量の大きさに驚かされました。 ちなみに"Casual"について事前の認識合わせを全く
Cookpadのつくれぽ数を予測する · Naoki Orii's blog
「食と機械学習」のコラボレーションをできないかと最近常々考えています。例えば、「地球上に存在する全ての料理本を何らかのアルゴリズムに入力し、人間にとって『美味しい』レシピとはどういう特徴を持つかを学習し、今まで人類が食べたことのないような斬新なレシピを自動生成する」ことが出来たとしたら素晴らしいとは思いませんか？ レシピの自動生成はさすがに難しそうなので、今回は人気になるレシピに共通する特徴は何かという問いに答えることを目標とします。具体的には、Cookpadのレシピが与えられたとして、そのつくれぽ数を予測する問題に挑戦してみます。レシピが人気になるか否かの要因としては、どういう材料を使用するか、レシピがどれだけ健康的か、またどれだけ手軽に調理できるかなど様々な要因が考えられますが、今回特に興味があるのはレシピの名前や紹介文などの文章の言葉遣いがそのレシピの人気度にどのような影響を及ぼすか
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