Bonfire Backend #4 https://yj-meetup.connpass.com/event/153658/ で発表した内容です。
![PFNにある2つのKubernetes](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b5e0c630425370d21b59d601bae87f9030e6241b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F5a2ce0cd5bdb4045be8ab44f47d38484%2Fslide_0.jpg%3F14288610)
なんかいい映画ないかなぁと思うことは誰にだってありますよね。ちょっと時間ができた時なんかに、映画でも見てみようかと。でもこれはそんなに簡単なことではありません。 世の中にある映画なんて多すぎて一体いくつあるのか分からないくらいですし、一回選んだらだいたい2時間は取られるわけです。おもしろくない映画に2時間奪われるリスク、そして最高の映画を見ずに人生を終えてしまうリスク。こんなハイリスクを背負って僕たちは映画と向き合っていかなければいけません。 恐ろしい。 こんな恐ろしいことがありますか。 でも安心してください。機械学習がそれを解決してくれます。今回の記事では、機械学習を使って、自分自身に映画をおすすめするモデルを作ってみました。 何は無くともまずはデータが必要です。今回はみんなのレビューサイトさんからデータを拝借しています。 みんなのレビューサイトでは、レビュアーが自身のプロフィールを登録
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