ElasticsearchとKuromojiを使った形態素解析とN-Gramによる検索の適合率と再現率の向上:Elasticsearch+Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖(2)(1/3 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。今回は、テンプレートを利用したインデックス生成など、検索結果の品質を向上させるためのさまざまな取り組みを紹介する。 連載目次 リクルートの全社検索基盤「Qass」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本連載。初回の前回「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
Attempts to abstract and study machine learning are within some given framework or mathematical model. It turns out that all of these models are significantly flawed for the purpose of studying machine learning. I’ve created a table (below) outlining the major flaws in some common models of machine learning. The point here is not simply “woe unto us”. There are several implications which seem impo
: In machine learning, computers apply statistical learning techniques to automatically identify patterns in data. These techniques can be used to make highly accurate predictions. Keep scrolling. Using a data set about homes, we will create a machine learning model to distinguish homes in New York from homes in San Francisco. First, some intuition Let’s say you had to determine whether a home is
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