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ディープラーニングで検索ランキングを改善し、大きな効果が出た話 | RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog
検索改善担当の大杉です。今回は、2015年度まるまる取り組んでいたディープラーニング 1 を活用した施策について共有します。 汎用的に使えそうな部分を抽出して書いています。なので具体的な数字は出てきませんが、検索動線がコンバージョンに影響を与えるようなサービス一般に対して通用するんじゃないかと思ってます。 前提として すでにログやユーザーが集まっているサービス 専門性の高いメンバーで構成されたチーム（データサイエンティストは不在） が、すでに与えられている恵まれた状態からスタートしています。 なにをやったか ポンパレモール というECサイトで、検索時のランキングアルゴリズムの改善をやりました。検索基盤についてはこちらをご参照ください。 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 (1/2) 今回はそのアルゴリズムのロジック部分の話です。 やったことを１文
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
機械学習ライブラリ Chainerの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Chainerと呼ばれる機械学習ライブラリを紹介しようと思います。 Chainerについて Chainerとは？ ChainerはPreffered Networksが開発したニューラルネットワークを誤差伝播で学習する ライブラリです。(Python)chainer.org 特徴として、Chainer は、「実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います」だそう。 Install sudo pip install chainer 基本的にこれだけのインストールが非常に簡単なソフトウェアです。 他のライブラリとの比較 ディープラーニングが活かすIoTより抜粋。 個人的に注目した違いは以下の3点 CaffeもTheanoも勉強することが多い。（設定ファイルとか） 短く書け
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