住宅の外観画像と内装画像をディープラニングして、リコメンドをつくってみる | Tech Blog - リクルート住まいカンパニー
こんにちは。データソリューショングループの李です。 データソリューショングループでは、ウェブリコメンドやターゲティングバナー設置のアルゴリズム実装、賃料の予測、投函チラシの配布エリア最適化など、こんにちは。データソリューショングループの李です。 データソリューショングループでは、ウェブリコメンドやターゲティングバナー設置のアルゴリズム実装、賃料の予測、投函チラシの配布エリア最適化など、 機械学習や統計モデリングをつかってサービスの磨きこみをしています。 今回は、SUUMOが持っている建築物の外観画像と内観画像を使って画像分析を行いました。Deep learningを用いた手法や、得られた結果について紹介します。 Deep Learningとは Computer Vision（CV）やAIなどの難易度が高い学習タスクに対して、深い構造*を使って処理する機械学習アルゴリズムセットです。 表
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2) - Qiita
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2)機械学習MachineLearning論文推薦システム 長いので2回に分ける 概要と読む動機 2012年10月投稿，2013年4月採択の推薦システムのサーベイ論文 最新の技術動向の流れを確認したくて読むことにした 著者らもこのサーベイは過去のものと違い，有名な手法ではなく推薦システムのの進化に焦点を当てると述べているので期待がもてる 推薦システムのサーベイ論文について イントロに書かれている内容の気になったところをメモ 近年の推薦システムの適用領域について http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2181690 初期の推薦システムの方式について http://link.springer.com/article/10.1023/
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