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Spotifyのレコメンドを担当するPdMの方の話。実際にPdMとして機械学習を導入した際の検討フローが紹介されていて参考になる。1)データ戦略、2)計測可能なゴール、3)人材、4)予測誤りの許容性、5)説明性、6)ユーザーとのイ… https://t.co/Gq4v8cHasW
Transformerの速習ができるスライド。メリット・デメリットから基本ブロックの解説、学習形式までコンパクトにまとめられている。 https://t.co/pPd3Yplk0O
品質の担保されたPythonプロジェクトを作るためのチェックリスト。Pythonのバージョン/パッケージ管理からコメント、テストの書き方、カバレッジの計測にGitHub ActionによるCIの設定まできっちり書かれている。 https://t.co/4VqOHFGL8K
アートのためのコーディングを教える授業の教材がGitHubで公開。p5.jsやTone.jsをつかったサンプルが掲載されているほか、参考資料もかなり充実している。 https://t.co/F7OqYk1FDo
Kaggleオフィシャルのデータサイエンスを学ぶコース。各トピックはそれほど長くないので、必要なところをつまんで参照することもできる。PandasやVisualization、Feature Engineeringなどは要チェック… https://t.co/MMyn1VxwJD
Facebookが、DNNを利用した推薦アルゴリズムをオープンソースで公開。離散値はEmbeddingへ、連続値はNNでベクトルへ変換し、それらを内積/結合といった処理で合算して判定を行うという非常にシンプルなモデル(実装も、モデ… https://t.co/DwMeiR8Bu1
強化学習において、戦略を得るのでなく戦略空間を明らかにするという研究。常勝の戦略が存在しないケース(Aには強いがBには負ける、というようなトレードオフがある場合)は、更新を続けても最適戦略は得られない。そこで、戦略間の関係性=戦略… https://t.co/5GAVVSomki
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