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資料情報
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No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
1 |
中央図書館 | 0180984932 | 007.6/ス/ | 1階図書室 | 31A | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
2 |
図書情報館 | 1310561582 | 007.609/カ/ | 2階図書室 | WORK-417 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
× |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1008001675599 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
推薦システム実践入門 仕事で使える導入ガイド |
書名ヨミ |
スイセン システム ジッセン ニュウモン |
著者名 |
風間 正弘/著
|
著者名ヨミ |
カザマ マサヒロ |
著者名 |
飯塚 洸二郎/著 |
著者名ヨミ |
イイズカ コウジロウ |
著者名 |
松村 優也/著 |
著者名ヨミ |
マツムラ ユウヤ |
出版者 |
オライリー・ジャパン
|
出版年月 |
2022.5 |
ページ数 |
14,280p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
007.609
|
分類記号 |
007.609
|
ISBN |
4-87311-966-3 |
内容紹介 |
推薦システムを導入するときに役立つ入門書。適切な推薦システムの実装ができるように、推薦システムの概要から、UI/UX、アルゴリズム、実システムへの組み込み、評価までを、成功事例や失敗事例を交えながら紹介する。 |
著者紹介 |
Ubie株式会社でデータサイエンス組織の立ち上げ、及び医療分野の機械学習プロダクトの開発に携わる。 |
件名 |
データマイニング |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)内容紹介 |
情報化時代が到来し、日常で意思決定をする回数と選択肢の数が急増したことで、推薦システムの需要が高まっています。そのため、昨今では多くのウェブサービスへ新たに推薦システムの導入が検討されることも増えました。本書では、推薦システムの概要から、UI/UX、アルゴリズム、実システムへの組み込み、評価まで紹介し、適切な推薦システムの実装ができるようになります。「実際の仕事に活かす」ことを目的に、著者たちが実務で経験した推薦システムの成功事例や失敗事例を交えながら、実サービスに推薦システムを組み込むという観点を重視した入門的な内容です。 |
(他の紹介)目次 |
1章 推薦システム 2章 推薦システムのプロジェクト 3章 推薦システムのUI/UX 4章 推薦アルゴリズムの概要 5章 推薦アルゴリズムの詳細 6章 実システムへの組み込み 7章 推薦システムの評価 8章 発展的なトピック 付録A Netflix Prize 付録B ユーザー間型メモリベース法の詳細 |
(他の紹介)著者紹介 |
風間 正弘 東京大学大学院で推薦システムについて研究し、卒業後はリクルートとIndeedで推薦システムの開発やプロジェクトマネジメントを経験。そこで開発したアルゴリズムを推薦の国際学会RecSysにて発表。現在は、Ubie株式会社にてデータサイエンス組織の立ち上げ、及び医療分野の機械学習プロダクトの開発に携わる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 飯塚 洸二郎 筑波大学大学院で数理最適化について研究し、卒業後はヤフー株式会社に入社。現職では株式会社Gunosyにて推薦システムの開発に従事。筑波大学大学院に社会人博士として在学中。推薦システムに関する研究を行っている。推薦システムに関する国際学会のRecSysや関連する学会にて論文の投稿や発表を行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 松村 優也 京都大学大学院で推薦システムについて研究。卒業後はウォンテッドリー株式会社に入社し、推薦システムを開発するチームの立ち上げメンバーとなる。現在は同チームのリーダーとして、開発からプロジェクト・プロダクトマネジメントまで広く責任を持つ。RecSys2020の併設WorkshopsであるRecSys Challenge 2020にて3位入賞(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表
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