レコメンデーション（推薦）とは、大量にある選択肢の中から、ユーザにとって価値のある選択肢を個別に提示する技術です。EC サイトや、音楽・動画などを提供するサブスクリプション型サービスなどの大量のコンテンツを持つサービスでは、ユーザが自力で価値を感じる商品・コンテンツを探し当てることが難しく、継続利用につながらないことが問題となります。そこで、レコメンデーションによって嗜好や過去の購買傾向等に応じて、商品やコンテンツの優先順位付けや絞りこみを行った上でユーザに提示することで、上記の問題を解決することができます。
そこで、今回のスキルアップAIキャンプでは、レコメンデーションの概要と代表的手法を紹介します。また、ハンズオンでは、surprise によるレコメンデーションモデルの実装方法について紹介します。
プログラム概要
- レコメンデーションとは？
- レコメンデーションの応用事例
- レコメンデーションの代表的手法
- レコメンデーションの評価指標
- レコメンデーションモデルを実装するための Python ライブラリ
- ハンズオン｜surprise によるレコメンデーションモデルの実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2022年12月14日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。