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機械学習による検索ランキング改善ガイド

3,740円 (税込)

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機械学習による検索ランキング改善ガイド

書籍情報

発売日:

著者/編集:真鍋 知博/社本 秀之/井関 洋平/鈴木 翔吾

出版社:オライリー・ジャパン

発行形態:単行本

書籍説明

内容紹介

ウェブサイトなどで検索を行う際には、多数のドキュメントから検索結果の候補を見つけ出す「マッチング」、その結果を望ましい順序に並べ替える「ランキング」という2つの操作が行なわれています。本書はこのうち「ランキング」の改善に機械学習のアプローチを導入することによって、検索結果の質を高めるプロセスを解説する書籍です。第1部では、機械学習を用いたランキングモデルの導入だけでなく、従来手法での改善、またモデルそのものの改善や各種のテストなど、機械学習システムを導入、運用するプロジェクトの全体を幅広く紹介します。第2部ではサンプルのシステムを実際に動作させて、その挙動を体験するハンズオンを行います。巻末の付録では「ベクトル検索と機械学習」について解説しています。

著者情報

井関 洋平

井関, 洋平

真鍋 知博

真鍋, 知博

社本 秀之

社本, 秀之

鈴木 翔吾

鈴木, 翔吾

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