レコメンドアルゴリズムの基本と周辺知識と実装方法
1. takemikamiʼs note ‒ http://takemikami.com/ レコメンドアルゴリズムの基礎 及び、応⽤のための周辺知識と実装⽅法 TECH & BRIDGE MEETING 〜エンジニア講演会〜 第2回 ⼈⼯知能・機械学習・ディープラーニング 〜初級者向け〜 Copyright (C) Takeshi Mikami. All rights reserved. 1 三上威(フリーランスITエンジニア) twitter: @takemikami 2017.6.10 TKPガーデンシティ渋⾕ ホールB 機械学習 レコメンド 2. takemikamiʼs note ‒ http://takemikami.com/ はじめに • 対象： 機械学習未経験のエンジニア • テーマ：レコメンドアルゴリズムとその応⽤ • 内容 • Pythonを使った機械学習の紹介 • レコ
Doc2vecを利用したレコメンデーションシステム - にほんごのれんしゅう
Doc2vecを利用したレコメンデーションシステム（は、諦めて盗用チェックツールとかのほうがいいかも） Embeddingという文字、文字列をベクトル化する技術が機械学習、Deep Learning界隈で用いられているように見えます CNNよるセンチメント分析や、Word2Vec、Doc(Paragraph)2Vecなどで用いられています Doc2Vecとはドキュメントをベクトル化することで、足し算・引き算・コサイン類似度などを計算できるようにしたものです。ベクトル空間で表現されるので、何かと計算しやすく様々なアイディアが試されています。 Doc2VecはBag of wordsなどと異なり、一部のdmpvなどの実装においては単語の語順などの文法情報を保存することができます。この特性を利用して、センチメント分析を行うこともあるようです[1]。 モチベーション Kindleなどで読んだ本に近
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
