記事一覧
レコメンドシステム入門 Javascriptで実装する
レコメンド（推薦システム）に関して素晴らしい記事があったので訳してみました。訳に難があるが、そこはご勘弁ください。
プログラム実行してみると理解できると思います。入門者に打って付けの記事です。
以下、本文。
インターネットの世界はレコメンドで溢れていますね。
Amazonのように商品を購入するeコマース・サイト、Facebookのようなソーシャルネットワーク、YoutubeやNetflixの
マルチアームバンデット：トンプソンサンプリングによるWeb最適化入門
なぜ必要なのか？
デジタル時代において、顧客の興味やニーズに合わせたパーソナライズされたレコメンデーションは、企業のマーケティング戦略において不可欠です。トンプソンサンプリング法は、このパーソナライズを実現し、ユーザー体験を向上させる効果的な手法です。
トンプソンサンプリング法の詳細
トンプソンサンプリング法は、ベイジアン確率論に基づいたアルゴリズムで、未知の環境下での意思決定問題に対して最
マルチアームバンディットを用いたバナー最適化: ε-グリーディ法の効果的な活用
なぜ必要なのか？
マルチアームバンディット問題は、限られたリソースを最大限に活用しながら、最適な選択を行うための枠組みです。特に、ε-グリーディ法を用いることで、バナー広告などのデジタルマーケティング領域において、効率的かつ効果的にユーザーの興味やニーズに応じたコンテンツを提示することが可能になります。これにより、広告のクリック率の向上やコンバージョン率の最大化が期待できます。
マルチアームバ
クラスタリングを活用したレコメンデーションシステムの構築
なぜ必要なのか？
現代のデジタルマーケティングおよび製品推奨において、パーソナライズされたレコメンデーションは消費者の関心を引き、購買決定に大きく影響を与えます。クラスタリングは、類似の特徴を持つデータポイントをグループ化することで、レコメンデーションシステムの精度を高め、ユーザー体験を向上させる重要な手法です。
クラスタリングとレコメンデーションの詳細
クラスタリングは、大量のデータから意味の
フルスクラッチで学ぶMatrix Factorization / 行列因子分解の基本
なぜ必要なのか？
行列因子分解は、大規模なデータセットを解析し、潜在的な特徴を抽出するための強力な手法です。この技術は、推薦システム、画像処理、テキスト分析など、多岐にわたる分野で活用されています。しかし、データの規模や複雑性が高まるにつれて、因子分解の計算コストと時間が増加するため、効果的な最適化手法が不可欠です。
行列因子分解とは？
行列因子分解は、高次元のデータをより扱いやすい形式に変
AIの心臓部！ニューラルネットワークの基本を学ぶ
はじめに
ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣した計算モデルであり、現代の人工知能（AI）技術の根幹を成すものです。この記事では、ニューラルネットワークの基本概念、メリットとデメリット、実際のプロジェクトでの応用例について紹介します。
なぜニューラルネットワークが必要なのか？
ニューラルネットワークは、複雑なパターン認識、データ分析、予測モデリングなどに非常に有効です。人間の脳のように、
【Googleのプログラミング面接 あなたは解けるか？】あなたのコンピューターサイエンスの基礎力を試してみよう。
あの有名なHomebrewの開発者、Max HowellがGoogleのコーディングインタビュー受けた時以下の問題に答えられませんでした。
問題
バイナリツリー(二分木)とは？
バイナリツリーは、各ノードが最大2つの子ノードを持つ木構造のデータ構造です。
class BinaryTree: def __init__(self, value): self.key = va
【グラフ理論入門】SNSで理解する。 Pythonで友達の友達を発見するアルゴリズム。
SNS上の友達関係は、複雑で広がりのあるネットワークを形成しています。このネットワークを解析することで、友達の友達や共通の興味を持つ人々を見つけ出すことができます。本記事では、Pythonとグラフ理論を使って、このネットワークを探機し、近い友達を発見する方法を紹介します！
「Pythonでグラフを探索」
Pythonの力を借りれば、以下ネットワークを効率的に探機し、友達の友達や潜在的な新しい友