Open yu-ya4 opened 4 years ago
zerebom
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4 years ago https://qiita.com/omiita/items/1735c1d048fe5f611f80
https://speakerdeck.com/tdys13/aixmedical-imaging-in-japan-first-half-of-2020
yuko-i
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4 years ago ブログを書きました！ https://yukoishizaki.hatenablog.com/entry/2020/08/03/101854
時系列データ x, y において、x が増減すると y も同じように増減するという関係なのかを検証したい。 未来の y の値の予測に、現在と過去の y の値を使って予測した時より、 x の値も加えて予測したほうが精度が改善される時、x から y にGrengerの意味で因果があるという。モデルにVARを利用し、F検定で統計的有意性の検定します。
yu-ya4
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4 years ago AI にシゴトを奪われた。
Google Brainチームが開発したDNNベースのリコメンエンジンを商用化したRecommendations AIのベータ版が公開。ML知識は不要で、既存のECサイトに簡単に組み込める。Hanesの事例ではセッションあたり収益が2桁も増加。$600無料枠付き。
ref: https://twitter.com/kazunori_279/status/1287636171955175424
https://note.com/masa_kazama/n/n0f70dcc0989e
またまた Kazama さんのブログ。勢いを感じる。推薦システムについて様々な発信をしている Netflix の情報をまとめたものになっている。
https://blog.johtani.info/blog/2020/07/27/improve-search-no1/
Jun Ohtani さんのブログ。システムにおける検索機能についていくつか頭の中にあることを書き出したとのこと。 ユーザのニーズによって検索システムに求められることは違うよねって気持ちをいくつか具体例とともに紹介。検索難しい。
https://blog.johtani.info/blog/2020/07/28/improve-search-no2/
Jun Ohtani さんのブログ第二弾。検索システムを構成するパーツについて簡単な説明。解像度が高くイメージを掴みやすい。
https://dennybritz.com/blog/deep-learning-most-important-ideas/
Googleの元研究者による、2012年〜2019/2020年までの、各年の絶対に抑えておくべきベスト機械学習アルゴリズムの論文、解説と、TensorFlow、PyTorchの各実装への案内をまとめた記事
cf: https://twitter.com/learn_learning3/status/1288753891866062848
https://analytics.livesense.co.jp/entry/2020/07/28/110000
リブセンスで推薦システムに利用している BPR-FM についての記事。BPR (Bayesian Personalized Ranking) と FM (Factorization Machines) を組み合わせることで implicit feedback によるランキング学習に特徴量を組み込んでいる。 サービスで利用してますって言えるの強い。Julia の実装例。。。
hiroto0227
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4 years ago https://developers.google.com/machine-learning/recommendation
推薦システムの全体像を学習できる。
https://developers.google.com/machine-learning/testing-debugging/common/overview
Why
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