Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: Google Compute Engine 上で機械学習を使用した独自のリコメンデーションエンジンを構築

Google Compute Engine 上で機械学習を使用した独自のリコメンデーションエンジンを構築

2016年3月7日月曜日

* この投稿は米国時間 3 月 1 日、Cloud Solutions Architect の Matthieu Mayran によって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。「リコメンデーションエンジンがお好きな方であれば、本ブログ記事を気に入っていただけると思います」このフレーズに見覚えのある方々は、リコメンデーションエンジンの技術を使用したウェブサイトを良く閲覧した経験があるのではないでしょうか。Google Cloud Platform

マルチテナントにより冗長性のあるデータセンター

カスタムインスタンスタイプ

グローバルネットワーク

MapReduce 、BigTable 、Dremel 、Flume 、Spanner をはじめとするソフトウェアインフラのイノベーションに長年携わってきた経験。

Antvoiceソリューション記事

フロントエンドGoogle App Engine ストレージGoogle Cloud SQLMLlib 機械学習Google Cloud Dataprocbdutil

リアルタイム、準リアルタイム、バッチデータ分析といった適時性について。この情報は顧客にどれくらい迅速にリコメンデーションを紹介できるか、それぞれのオプションを実装するには何が必要になるのか理解するのを助けます。サンプルとなっているソリューションでは、ほぼリアルタイムのアプローチを主に扱っています。

コンテンツベース、クラスタ、協調フィルタリングなどのフィルタリング技術。ユーザーはどの情報がリコメンデーションをするのに使われるのかを厳密に決定する必要がありますが、こうしたフィルタリング技術は今日、一般的に使われているものです。サンプルとなっているソリューションでは、協調フィルタリングを主に扱っていますが、便利な付録でほかのオプションについてより詳しい説明を行っています。顧客が与えてくれる情報を最大限有効活用するにあたり、合理的で進化を続けるアプリケーションを作り上げるのに必要な基本情報をこのソリューションが提供できることを望んでいます。

無料トライアルへの登録

Google Cloud Platform Github ページからインストラクションをダウンロードして指示に従ってください。

このソリューションを友達に ”お勧め（リコメンド)” ください。

- Posted by Matthieu Mayran, Cloud Solutions Architect

Google Cloud Platform Japan Blog

Google Compute Engine 上で機械学習を使用した独自のリコメンデーションエンジンを構築

0 件のコメント :

コメントを投稿

12 か月間のトライアル

Labels

Archive

Feed

Company-wide

製品・サービス

デベロッパー

Google Cloud Platform Japan Blog

Google Compute Engine 上で機械学習を使用した独自のリコメンデーション エンジンを構築

0 件のコメント :

コメントを投稿

12 か月間のトライアル

Labels

Archive

Feed

Company-wide

製品・サービス

デベロッパー

Google Compute Engine 上で機械学習を使用した独自のリコメンデーションエンジンを構築