経緯 APIを設計する時に「利用制限をどうすべきか」という議論が起きると思います。 とりあえず有名なAPIを調べて、傾向やビッグウェーブなどあればと思い調べました。 以下、各サービスのAPIドキュメントは2018年7月時点くらいに調べたものとなります。 結論（まとめ） 十人十色でした！！ 言い換えると、共通のベストプラクティスという物は無さそうで 以下の2つの軸を元にサービスに応じてカスタマイズしていく形かなと考えます。 制限をかける粒度を選択 / 組み合わせる ・サービス（大きな機能）単位で制限 ・機能に応じて何種類かの区分を作り制限 ・APIエンドポイント単位で制限 ・重要度に分けて制限 ・認証の種類で制限 実行制限の枠（rate limit window）を決める 制限を掛ける＝リセットされるまでの、時間。 また、上記以外にもセットで現在の利用制限状況の表現方法を決める必要がありそう

研究開発部のサウラブ(bira)です。 本稿ではユーザがレシピの作成にかける労力を減らすために取り入れた、機械学習を利用した機能の一つについて 解説します。この機能を利用すると、ユーザがレシピのタイトルを入力することで、利用されるであろう材料が予測できます。 要約 レシピのタイトルから材料を予測できるモデルを作りました。 投稿開発部と協力してレシピエディタに材料提案機能を追加しました。 App Storeで入手可能な最新のCookpadアプリ（v19.6.0.0）でこの機能を使用できます。 前 今 モデルはどうなっているか 1.　Embed 学習(Training): Word EmbeddingとSentence　Embeddingを学習してS3にアップロードします。（次のセクションで説明） 前処理(Preprocessing): 特殊文字を削除します。 多くのCookpadユーザーはテ