IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も

会津大学から東大情報理工へ進学して早2年、この春無事に修士号をゲットした。めでたい。 この2年間はこれまでの人生で最も濃く、楽しい時間だった。関わったすべてのみなさんに感謝したい。積もる話は山ほどあるけど、ここでは研究活動でこの2年間を振り返ってみる。 修士課程で僕が置かれた状況は標題の通りで、この分野の人気が高まっている昨今、卒業論文や修士論文のテーマ設定に際して同じような境遇のひとは少なくないと思う。この記事がひとつの事例として、そんなみなさんの参考になれば。 ※個人の経験を述べるだけで、『機械学習を学ぶ際のオススメテキスト』とか『数学の知識はこれさえあればOK!』といった内容ではない。 TL;DR 大学院の外に“先生”を求める ガチっぽい機械学習関連のインターンに参加する（3社；e.g., 『Treasure Dataインターンにみる機械学習のリアル』） 機械学習サマースクールに行く