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協調フィルタリング

協調フィルタリング (Collaborative Filtering) 解説 協調フィルタリングとは、多くのユーザーの行動履歴(購入、評価、閲覧など)を蓄積・分析し、「好みが似ているユーザーは、他の商品に対する評価も似ているだろう」という前...
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クラスタリング

クラスタリング(Clustering) 1. 解説 クラスタリング(クラスター分析)とは、データの中から「似ているもの同士」を自動的に集めてグループ分け(クラスター化)する手法です。 最大の特徴は、正解データ(「これはAです」というラベル)...
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コールドスタート問題

コールドスタート問題 (Cold Start Problem) 解説 コールドスタート問題とは、レコメンドシステムにおいて、新規ユーザーや新規アイテムの情報(履歴データ)が不足しているために、適切な推薦ができなくなる問題のことです。 「初対...
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コンテンツベースフィルタリング

コンテンツベースフィルタリング (Content-Based Filtering) 解説 コンテンツベースフィルタリング(内容ベースフィルタリング)とは、商品やコンテンツそのものが持つ「属性(特徴)」を分析し、ユーザーが過去に好んだものと似...
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次元削減

次元削減(Dimensionality Reduction) 解説 次元削減とは、データが持っている情報の損失をできるだけ抑えながら、変数(特徴量)の数を減らしてデータを要約する手法です。 例えば、「身長」「体重」「座高」「足のサイズ」……...
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主成分分析(PCA)

主成分分析 (PCA: Principal Component Analysis) 解説 主成分分析(PCA)とは、たくさんの変数(次元)を持つデータを、情報の損失をできるだけ抑えつつ、少ない変数(次元)に要約する「次元削減」の手法です。 ...
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潜在的ディリクレ配分法(LDA)

潜在的ディリクレ配分法 (LDA: Latent Dirichlet Allocation) 解説 潜在的ディリクレ配分法(LDA)とは、トピックモデル(文書の話題分析)における最も代表的な手法です。2003年にDavid Bleiらによっ...
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多次元尺度構成法(MDS)

多次元尺度構成法 (MDS: Multi-Dimensional Scaling) 解説 多次元尺度構成法(MDS)とは、個体間の「距離(類似度)」の情報だけをもとに、それらの位置関係を2次元や3次元の空間上に再現(可視化)する次元削減手法...
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ImageNet

ImageNet(イメージネット) 解説 ImageNet(イメージネット)とは、スタンフォード大学のフェイフェイ・リー(Fei-Fei Li)らによって構築された、1,400万枚以上(2万カテゴリ以上)の画像を持つ世界最大規模の画像データ...
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ILSVRC

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 解説 ILSVRCとは、大規模画像データセット「ImageNet」を用いて、2010年から2017年まで毎年開催された、世界...