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所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

資料名

機械学習による検索ランキング改善ガイド　

著者名 真鍋 知博／著
著者名ヨミ マナベ トモヒロ
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2023.8

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1 本館図書一般中央図書室在庫 帯出可007//0118907518 ○

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1009917135132
書誌種別 図書
著者名 真鍋 知博／著
著者名ヨミ マナベ トモヒロ
社本 秀之／著
井関 洋平／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2023.8
ページ数 19,278p
大きさ 21cm
ISBN 4-8144-0030-0
分類記号(9版) 007.58
分類記号(10版) 007.58
資料名 機械学習による検索ランキング改善ガイド　
資料名ヨミ キカイ ガクシュウ ニ ヨル ケンサク ランキング カイゼン ガイド
副書名 技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善
副書名ヨミ ギジュツ カイセツ ト ハンズオン デ マナブ キカイ ガクシュウ ランキング モデル ノ ドウニュウ ト カイゼン
内容紹介 検索分野における「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。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も行う。
著者紹介 徳島県生まれ。博士(情報学)。検索エンジンの高速化・高機能化のための研究・開発に一貫して従事。

(他の紹介)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。
(他の紹介)目次 第１部　機械学習導入プロジェクト（検索の基本
検索システム
ランキング改善プロジェクトの流れとプロジェクト準備
機械学習を利用しない検索ランキング改善
機械学習検索ランキングによる検索ランキング改善
検索ランキングモデルを改善・運用する
負荷テスト
Ａ／Ｂテスト）
第２部　ハンズオン（記事検索システムの構成と起動
ＥｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈにＷｉｋｉｐｅｄｉａデータセットを保存する
ベースラインのランキングロジックを評価する
訓練データセットの生成
検索ランキングモデルの学習とオフライン評価
検索ランキングモデルの定性評価
検索ランキングモデルによる性能影響の測定）


目次


内容細目

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