http://engineering.foursquare.com/2013/12/05/how-we-built-our-model-training-engine/ Foursquareでは、どこにチェックインしてもらうか、レコメンデーション、ディスカウント、プロモーションアップデートなどあらゆる場面で機械学習の手法を応用しています。1日あたり100万件のExplore機能のクエリと600万件のチェックインがあり、それを高速で処理するとともに、その情報は機械学習のモデルに活かされています。同社のエンジニアブログで、Data AnalystのMichael Liが、機械学習のためのModel Training Engine(MTE)の構築について語っています。 多くの機械学習モデルが線形回帰かその類似のアプローチを利用していて、データをすぐに理解するという意味では利便性は高いが、ときに非