データ活用基盤技術の今昔と機械学習との連係事例 | NTTデータ
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リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか
リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか：Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖（1）（1/2 ページ） リクルートの事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する連載。初回は全体的なアーキテクチャ、採用技術、開発体制について。 連載目次 大規模BtoCサービスで求められる検索基盤は、どうあるべきなのか カスタマー（消費者）が求めるものが日々変わっていく現在において、BtoCの検索基盤はどうあるべきなのでしょうか。 例えば、リクルートで使われている検索基盤の「Qass（Query analyze search system）」は単に全文検索機能を提供するのではなく、以下を軸としています。 サービスごとに最適化され
System Architectures for Personalization and Recommendation
by Xavier Amatriain and Justin Basilico In our previous posts about Netflix personalization, we highlighted the importance of using both data and algorithms to create the best possible experience for Netflix members. We also talked about the importance of enriching the interaction and engaging the user with the recommendation system. Today we’re exploring another important piece of the puzzle: how
The Ideal Large Scale Learning Class – Machine Learning (Theory)
At NIPS, Andrew Ng asked me what should be in a large scale learning class. After some discussion with him and Nando and mulling it over a bit, these are the topics that I think should be covered. There are many different kinds of scaling. Scaling in examples This is the most basic kind of scaling. Online Gradient Descent This is an old algorithm—I’m not sure if anyone can be credited with it in p
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Building Machine Learning at LinkedIn Scale
https://arxiv.org/pdf/1203.0160
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Tech Talk @ eHarmony
MapReduceによる大規模データ処理 at Yahoo! JAPAN
Cloudera | The hybrid data company
Decision Trees & Hadoop - Part 1: Data
FlightCaster merges its statistical-learning code into Incanter
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What is the best way to implement an SVM using Hadoop?
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