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推薦システム 統計的機械学習の理論と実践
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 共立出版 |
| 発売年月日 | 2018/04/01 |
| JAN | 9784320124301 |
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商品レビュー
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1件のお客様レビュー
推薦システムの構築に関心があるエンジニアにとって、実務に役立つ知識を得るための一冊です。本書は、著者の実経験に基づく具体的な手法や実験結果を豊富に紹介し、理論と実践のギャップを埋める解説が特徴です。内容は、基本的な手法から高度な理論まで幅広くカバーしていますが、前提知識が求められるため、初心者には難解に感じられる部分もあります。特に、数学的なアプローチや問題設定の方法については、理解が難しいと感じる読者もいるようです。それでも、実験結果の詳細な考察や他の手法との比較は評価されており、さらなる学びのための足がかりとして活用できる内容となっています。全体として、推薦システムに関する深い理解を追求するための貴重なリソースです。
※この内容はAIが作成したものであり、ブックオフ公式オンラインストアの見解や意図を示すものではありません。
本書は以下の3部構成になっている。 第一部 導入 第二部 一般的な問題設定 第三部 高度な話題 推薦システムの幅広い領域をカバーし、第二部『一般的な問題設定』では、いくつかのケースに応じた問題設定の方法と適用する理論の説明、結果の評価が行われる。 内容が難しいのが欠点である...
本書は以下の3部構成になっている。 第一部 導入 第二部 一般的な問題設定 第三部 高度な話題 推薦システムの幅広い領域をカバーし、第二部『一般的な問題設定』では、いくつかのケースに応じた問題設定の方法と適用する理論の説明、結果の評価が行われる。 内容が難しいのが欠点である。 例えば、序盤である第一部に含まれる第３章『推薦問題における探索と活用』では、多腕バンディット問題に対するいくつかのアプローチが数式の提示とともに説明される。 > ギャンブラーの目的は，期待報酬の合計を最大にするために腕を引くことである（3.2 多腕バンディット問題） これはすでに理解している人にとっては理解の容易い文章だろうが、例えそうであっても続くいくつかの数学的なアプローチの優劣を評価することは難しい。 本書の目的は、研究に使用するのでなければ、現実の問題にどのような問題設定ができるのかとそれに対する解法の存在を知ることにおき、その知識を解決手段を提供するツールを探す前提知識として活用するのがいいのだろうと思う。
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