初級
チャプター 7つ · 6時間 41分
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こんなことを学びます

レコメンデーションシステムの全体像を理解する

レコメンデーションシステムと呼ばれるサービスの開発プロセスと目標を理解する

レコメンデーションシステムの評価方法

オンラインテスト、オフラインテストとその方法

ルールベースの協調フィルタリングベースのレコメンデーションシステム

パッケージを使用するだけでなく、コンテキスト分析とアルゴリズム適用を理解する

組み込みモデルに基づくおすすめ類似商品

Meta-Prod2Vec やグラフディープラーニングなど、埋め込みに似た推奨スキル

アプリケーションアプリケーションを使用する

潜在因子や埋め込まれた結果などを利用するベクトル数学エンジンを使用してください。


✍ レコメンド制度による業績向上のため、

これは、多くのIT/コマース/プラットフォーム企業によってすでに証明されています。


추천 알고리즘 이해부터 다양한 서비스에 따른 추천시스템 구현 방법까지

▶ レコメンデーションアルゴリズムの理解から、さまざまなサービスに基づくレコメンデーションシステムの実装方法まで


レコメンデーションシステムが中核となるサービス、フードデリバリーのYogiyo機械学習エンジニアが、レコメンドシステムを始めるのを全面的にお手伝いします。


アルゴリズムと理論を学ぶだけで十分ですか?

サービスに最適化された問題解決

これが推薦制度の始まりです。

eコマースとフードデリバリーでは、「レコメンデーション」がサービスにおいて重要な役割を果たす両方の分野を経験しました。レコメンデーションシステムエンジニアとして仕事をする中で、サービス内で発生するそれぞれの状況(コンテキスト)に適したレコメンデーションアルゴリズムを開発し、パーソナライズ(パーソナライズ)に基づくレコメンデーションシステムも開発しました。(Eコマースサービスのカスタマイズ/配信アプリサービスの推奨アップグレード)


ビジネスで推薦システムを構築する中で感じたこと アルゴリズムや理論を超えて、それぞれのビジネス状況に応じた問題を解決することがより重要ですそうだった。


パッケージの 1 行を試す

これは推奨システムではありません。

レコメンデーションシステムを研究するための資料を探すとき、論文やアルゴリズムの理論を冗長に説明した後に、パッケージコードを1行実行して終わることがよくあります。ただし、単に理論を知って、パッケージを 1 行ずつ実行するだけでは、推奨システムにはなりません。


추천이 중요한 역할을 하는 두 서비스, 이커머스와 푸드 딜리버리를 모두 경험해본 현직자에게 배워보세요

▶ 電子商取引とフードデリバリーの両方を経験した現職者から学ぶ。レコメンデーションが重要な役割を果たす


「レコメンデーション」の「状況」と「サービス」の要素を正確に把握し、それに合った解決策を見つけることこれは、レコメンデーションシステムを適切に確立するプロセスです。アルゴリズムや理論も論文を通して十分に学ぶことができますが、 ビジネス上の問題解決は、ビジネスマンの話を聞かないとまったくわからない分野です。


授業は、eコマースとフードデリバリーサービスの両方を経験したおすすめのシステムエンジニアを招き、そのまま実践的な視点で学べるようにしています。アルゴリズムの理解から始めて、サービスやそれぞれのビジネス状況に合わせたレコメンデーションシステムを作成します。


클래스 커리큘럼

▶ クラスカリキュラム

📌 この状況でなぜこのアルゴリズムが使用されたのか

📌 ビジネス上の問題をどのように改善できるか

この授業では、学生は理論(30%)と実践的なコード解決(70%)に焦点を当てて推奨システムを学びます。しかし、すべてが理論やコードではありません。むしろ、このような状況でこれらのアルゴリズムが使用される理由と、問題をどのように改善できるかに焦点を当てます。


この授業では、レコメンデーションシステムとは何か、ユーザーサービスの経験から学んだ「状況」と「サービス」の要素をどのように定義して解決するかについてすべて説明します。


수강 대상

▶ コース資格


강의 특징

▶ コースの特徴

カリキュラム

クリエイター紹介

ヤマレ

ヤマレ

こんにちは、クリエイターのヤマラエです。


私の経歴を簡単にまとめると、私は電子商取引の分野で数年ほど推奨/検索システムの作成に携わり、現在はDelivery Heroという場所で推奨/検索システムの機械学習エンジニアとして働いています。


私は講義をするのが好きで、文章を書くのが好きなので、社外でいろいろやっています。

  • 本 <これはパイソンによるデータ分析です (ハンビットメディア、2020) >
  • 機械学習ブログの運営 (https://yamalab.tistory.com/)
  • ファスト・キャンパス・パイソン/データサイエンス講義(2017年から現在まで)
  • ラーニングスプーンデータフィールドキャリアコース (2021-現在)
  • Python-韓国学院諮問委員会 (2021)
  • その他多数の講義

私は非専攻の出身です。私は大学でほとんどの時間をグラフィックデザインとUXデザインの勉強に費やしました。でも、それからPythonで何かを作り始めて、たまたまレコメンデーションシステムにも興味を持つようになりました。やがて、ある時点で、意欲的なデザイナーがレコメンデーションシステムを作成する機械学習エンジニアになったことに気付きました。


だからこそ、私は初心者の視点から教えるのがとても好きです。これは、コーディングをよく知らない人はPythonを学ぶことの苦痛を知っており、MLのM文字を知らない人はそれを知っているからです。


この授業が、新しい分野に足を踏み入れたい人の助けになれば幸いです。

Yamarae

Yamarae

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