noteの機械学習フローを共通化してレコメンデーションで成果をあげた話｜やすけん / yskn67こんにちは．noteの基盤開発グループ機械学習チームに所属している安井です．普段は機械学習を活用したシステムの開発から運用までトータルでおこなっています． noteでは記事の分類やレコメンデーションに機械学習を用いて作成されたモデルが使われています．いくつか例を挙げますと，noteに投稿された記事をカテゴリごとにまとめて見るために，記事をカテゴリごとに機械学習で分類しています．また，”あなたへのおすすめ”としてユーザごとにパーソナライズされたおすすめ記事をとどけるためにも機械学習が活用されています． (図1)noteにおける機械学習の活用箇所それらサービスで活用されている複数の機械学習モデルには記事の内容から分散表現を獲得する似たような仕組みが存在しました．今回はそれらを共通コンポーネントとして切り出し，分散表現を推論・保存まで行う仕組みを構築しました．また，その分散表現を活用したレコメン
