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[2021/01/18]推薦・機械学習勉強会 #82

Open yu-ya4 opened 3 years ago

yu-ya4 commented 3 years ago

Why

推薦・機械学習勉強会は、推薦や機械学習、その周辺技術を通じてサービスを改善することにモチベーションのある人達の集まりです。ニュースやブログから論文まで、気になったものについてお互い共有しましょう!

発信のため、ここは public にしてあります。外部からの参加をご希望の方は松村(https://twitter.com/yu__ya4) まで DM を送るか、Wantedly Visit の募集(https://www.wantedly.com/projects/391912) よりご連絡ください!

What

Wantedly では隔週木曜日に

といった話をする「推薦・機械学習勉強会」を開催しています。 この ISSUE はその会で話すネタを共有するための場所です。

話したいことがある人はここにコメントしましょう! 会の間に話した内容もここにメモしましょう!

prev: #81

yu-ya4 commented 3 years ago

偉人のおすすめの書籍をまとめたサイト

https://rekomen.net/

起業家や投資家が選んだおすすめ書籍をコメントつきで掲載しているサイト。気になる偉人のおすすめ本を閲覧できる。

気になる偉人がおすすめする本をおすすめする他の偉人も確認できる(「この人もおすすめしています」)のが個人的には面白いなと思った。気になる偉人がおすすめする本をおすすめする他の偉人がおすすめする本を見てみようってなったら、ユーザベース協調フィルタリングっぽい。

イーロン・マスクがおすすめしている『Zero to One』をおすすめするピーター・ティールのおすすめする本を見てみよう、みたいな。📖

イーロン・マスク(推薦16冊)

Notion ベースのアプリなのも面白い。収益は Amazon アフリエイト。

アフリエイトブログサイトの次時代を垣間見た気がしている。名前は強すぎると思う。

3人でつながる未来の友だちマッチングサービス

MEEET https://meeet.jp (モバイルオンリー)

自分のホームには共通の友達がいるユーザが表示されて、お互いがいいねしたらそれが共通の友達に通知されて、共通の友達が承認して初めてマッチする。1つのマッチングに対してステークホルダーが3名いる、三者間推薦みたいな枠組み。

お互いにいいねしていても、仲介者がだめと言ったらマッチしないの面白い。

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画像は開発者の note(https://note.com/kazzwatabe/n/ne73a932e035c) より引用

仲介者となる共有の友人がサービスをどういうモチベーションで利用すればいいのか気になる。また、マッチングの目的を特に定めておらず、恋愛でもビジネスでもなんでもいいらしい。マッチングしてもネクストアクションにつなげるの難しくない?って思った。(とりあえずオンライン飲み会なのかな?めんどくない?)

また、仲介者を経てマッチした2人のユーザがメッセージを交わすと MEEET 内で友だちになる。その場合、まだあまりお互いのことを知らないのに仲介者として相手を他の友人に紹介することになりうる。これは良いのだろうかという疑問を抱いた。

『Python ではじめる情報検索プログラミング』

https://www.amazon.co.jp/dp/4627818610/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_2WfbGb4Y6CHER

「情報検索」ってフレーズがタイトルに含まれていたからとりあえず購入してさっと眺めてみた。

全体的に簡易なコードが付随していて直感的な理解が容易。初学者に良さそう。序盤は文字のエンコーディングの扱いとかからかなり丁寧に扱っている。tf-idf を利用した簡単な文書検索から文書のクラスタリング及び分類、トピックモデル、表現学習までさらっとカバーしている。

紹介程度ですが、クエリ修正やクエリ拡張まで扱っているのは情報検索本っぽかった。👀

Python 実装の ML 系 OSS のまとめ

Best-of Machine Learning with Python https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python

Best はすごいなとおもった。笑 知らないやつもいろいろあって眺めていて楽しい。

Google の検索結果(モバイル)の動画欄に「見どころ」ってのが追加されてる??

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動画の説明文とかに「見どころ」箇所の記載があるわけでもないんだけどどうやってるんだろう?すごい。

→ 動画投稿者が設定できるっぽい??多分

プログラミング練習サイト

52種のプログラミング言語について、そこそこなボリュームの練習問題がある。CLI が容易されてて mac なら brew で入る。問題をダウンロードして解答コード書いて submit まで local で行う。完全無料っぽくてすごい。

https://exercism.io/my/tracks

CS 無料良学習動画リスト

https://twitter.com/ImAI_Eruel/status/1349289433036509188

MIT,ハーバード等の海外の有名大学の講義や,youtubeで数百万再生を超えるようなコンピュータサイエンスの人気講義で無料公開されているものをまとめたサイト

https://laconicml.com/computer-science-curriculum-youtube-videos/

hakubishin3 commented 3 years ago

Lightning vs Catalyst vs Ignite

最近 Catalyst を使い始めたんだけど Lightning が正解 ??

https://star-history.t9t.io/#pytorch/ignite&catalyst-team/catalyst&PyTorchLightning/pytorch-lightning

Principles for the Design of Online A/B Metrics

https://twitter.com/yaginuuun/status/1350340942713131008 https://dl.acm.org/doi/10.1145/2911451.2926731

hiroto0227 commented 3 years ago

データ解釈学

Frontiers of Recommendation Systems & Diversity

Frontiers of Recommendation Systems & Diversity | by Vivian Zheng | Towards Data Science