推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践
Deepak K. Agarwal / 本
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推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践 の詳細
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タイトル
推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践
作者
Deepak K. Agarwal
ISBN-10
4320124308
発売日
2018/4/21
カテゴリー
本
ファイルサイズ
24.24 (現在のサーバー速度は26.53 Mbpsです
推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践本無料ダウンロード - 内容紹介 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。 内容(「BOOK」データベースより) 推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画(多腕バンディット手法)、双線形ランダム効果モデル(行列分解)、MapReduceを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Yahoo!およびLinkedInにおける大規模システムでの開発/運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。 商品の説明をすべて表示する
カテゴリー: 本
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推薦システムの理論と実践の基礎を学ぶために評判良いこの本を購入したが期待外れもいいところであった。まず、記号がとても汚い。どの記号が何を示しているのかが章ごとに大きく変わるなど大変読みにくい。例えば、アイテムiと言ってる章もあればユーザi(アイテムj)と言っている章もあった。そもそもこのときのiやjは整数なのか何なのかよくわからない。理論面は壊滅的に理解しにくいが、実践面ではどうかというとこれも微妙である。実際の状況や何がシステム構築にあたって重要かについては抽象的ながら述べられているが、具体的な実装はこれを読んでもさっぱりだろう。学術書としてそれは仕方がないかもしれないが、理論と実践をまたにかけた数少ない本というにはお粗末すぎる。全体的に、理論面は整理されておらず何が言いたいか何ができるかわからないことが多い。推定対象が何でそれは何を使って推定できるのかが不明瞭である。もちろん、これらを行間と思って埋め立てるのが勉強だというのなら力がつくかもしれないが、そのためには推薦システムについて一定の知識が必要になりそうだ。推薦システムについて十分に知っていて、ちょっと辞書的に復習したいというときには悪くないかもしれない?少なくとも、教科書としては大変質が悪いではなかろうか。
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