DeepなFactorization Machinesの最新動向 (2018) - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。研究開発チームの関です。 最近毎週日曜日の恋するワンピースの更新を楽しみに生きています。好きなツッコミは「この船の航海士は誰？」です。 あと虹のコンキスタドールのベストアルバム「THE BEST OF RAINBOW」は皆さん買いましたか？ 健康にいいので毎日聞きましょう。 この記事はGunosy Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 昨日はcou_zさんの「【年末年始に読みたい】Gunosyエンジニアが2018年に購入した書籍まとめ」でした。 皆さんFactorization Machinesは好きですよね。 予測モデル構築においてはXGBoostと並んでとりあえずやっておくべき手法として知られています。 今回のエントリではKDD2018で発表されたxDeepFMを読み解きながら、 DeepなFactorization Machineの現状
【加藤さん向け】オンプレで動かす機械学習パイプラインをSagemaker用に変更するときのポイント【社内共有】 | DevelopersIO
せーのでございます。 北海道はもうそろそろ秋の気配。みなさんも秋物の洋服をクリーニングに出そうとしたり、観葉植物の日当たりを工夫したりしてる時 もともとオンプレやEC2で動かすために組んでいた機械学習のパイプラインをSagemaker用に書き直したいなと思うことって、よくありますよね。 でも、この作業にはSagemakerの勘所を押さえておく必要があります。今回はそんな書き換え作業時に押さえておくポイントを、がっつり社内向けに記述しておきます。 今回は特にターゲット層として機械学習関連を一緒に作業している「加藤さん」を念頭にこの記事を書いています。ですので「加藤さん」と同じくらいのバックグラウンドをお持ちの読者の方であればスッと入ってくるかと思います。 「加藤さん」像 私の考える「加藤さん」は AWSのサービスについては基本押さえている 機械学習の基本的な用語や流れ（データセットなど）はわ
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