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【図書】 機械学習による検索ランキング改善ガイド

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 --
真鍋知博 ／著, 社本秀之 ／著, 井関洋平 ／著, 鈴木翔吾 ／著   -- オライリー・ジャパン -- ２０２３．８ -- ２１ｃｍ -- ２７８ｐ

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タイトル 機械学習による検索ランキング改善ガイド
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
著者名等 真鍋知博 ／著, 社本秀之 ／著, 井関洋平 ／著, 鈴木翔吾 ／著  
出版 オライリー・ジャパン ２０２３．８
大きさ等 ２１ｃｍ ２７８ｐ
分類 547.4833
件名 検索エンジン最適化 , 機械学習
注記 索引あり
著者紹介 【真鍋知博】１９８８年、徳島県に生まれる。２０１６年、京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻博士課程修了。博士（情報学）。同年、ヤフー株式会社入社。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 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。
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）
ISBN(13)、ISBN 978-4-8144-0030-0　　 4-8144-0030-6
書誌番号 1122076798
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1122076798

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中央 ４階自然科学 Map 情報科学 547.4 一般書 利用可 - 2074996240 iLisvirtual

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