✍ 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。

▶ 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。

▶ 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。

▶ 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。

▶ コース資格

▶ コースの特徴