Google Cloud Next 2019 in SF , BigQuery 関連発表まとめ
Google Cloud Next 2019 in SF が 4 月 9 - 11 日で開催されました。その中での BigQuery 関連の発表をまとめました。 BigQuery だけでも盛り沢山ですね。 BigQueryBigQuery では複数の関数が追加されたほか、 Partition の新しい型のサポート、定額プランがより使いやすくなるなどの発表がありました。BigQuery Storage API は BigQuery に格納されたデータのバルクでの取り出しが高速になり、projection などにも対応しています。Dataflow や Hadoop/Spark のマネージドサービスである Dataproc などでもより高速に BigQuery のデータが処理できるようになりました。これにより、 BigQuery は単なるデータウェアハウスとしてだけではなく、 BigQuery
Matrix Factorizationとは - Qiita
Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。 \vec{user_{1}} = (4, 5,
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pyspark.ml package — PySpark 3.0.1 documentation
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Matrix factorization (recommender systems) - Wikipedia
