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推薦システム~統計的機械学習の理論と実践~
Deepak K.Agarwal,
Bee‐Chung Chen
著
島田 直希,
大浦 健志
翻訳
発行年月 |
2018年04月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
17p,332p |
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大きさ |
21cm |
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ジャンル |
和書/理工学/情報学/人工知能 |
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ISBN |
9784320124301 |
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商品コード |
1027253970 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2018年06月1週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1027253970 |
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著者紹介
Deepak K.Agarwal(著者):ビッグデータのアナリスト。米国統計協会のフェロー。
Bee‐Chung Chen(著者):幅広い産業における推薦システムの開発経験および研究経験を持つ技術者。
内容
推薦システムの構築を検討しているエンジニアにとって,現実的な課題に対峙するための知識を得るために最適な一冊。本書は,推薦システムにおける課題設定,理論およびシステム構築の複雑な概念を,著者の大規模システムでの開発/運用事例をもとに具体的な説明を行っている。理論と実践の両面から記述している書籍は少ないが,本書では理論と実践のギャップを埋めるように解説している。また,実システム上でのモデルの効率的なアップデートやコールドスタート問題などの現実的に直面する問題への対応や,多目的最適化についても述べており,現実世界の問題を解くための足がかりとなる内容となっている。推薦システムの構築について,古典的手法から応用的手法までを,各手法の課題に触れながら説明しているため,実務で応用可能な理論的/技術的な知識を獲得することが出来る。