Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 ファンに沢山の新しい展開を見せてくれた爽快なレギュラーシーズンが終わり、2019 年のメジャーリーグベースボール (MLB) ポストシーズンがやってきました。MLB とアマゾン ウェブ サービス (AWS) は、MLB ゲームで盗塁成功確率、シフトの影響、およびピッチャーの類似点マッチアップ分析の 3 つの新しいリアルタイムの機械学習 (ML) スタッツを開発して実現するためにチームアップしました。これらの機能は、莫大な量の野球データを収集し、ファンが野球の試合を楽しむあらゆる面において、より多くの洞察、見解、および背景を提供するための MLB の最新鋭テクノロジー、Statcast Ai を通じて、ファンが野球をより深く理解できるようにしてく
Amazonの推薦システムの20年
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
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