成功した機械学習モデル150個を分析してわかったことまとめ、Booking.comの場合
by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340
Using Deep Learning at Scale in Twitter’s Timelines
For more than a year now since we enhanced our timeline to show the best Tweets for you first, we have worked to improve the underlying algorithms in order to surface content that is even more relevant to you. Today we are explaining how our ranking algorithm is powered by deep neural networks, leveraging the modeling capabilities and AI platform built by Cortex, one of our in-house AI teams at Tw
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速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
