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話題の「ランキング学習」とは? 回帰法・分類法との違いからモデル構築まで

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2018/12/17 11:00

 近年、「AI」という言葉をよく見かける背景には、機械学習を使った多様な手法による飛躍的進歩があります。この機械学習の主な手法の1つに「教師あり学習」があります。 教師あり学習には大きく分けて2つのタイプがあります。1つは、ある画像を「犬か否か」推定、あるいは「犬、猫、鳥」のどれに分類されるか推定する「分類」です。もう1つは、ある出来事が起こる確率を推定する「回帰」です。どちらのタイプも教師あり学習ではよく用いられますが、本記事で紹介する「ランキング学習」は一般的な「分類」や「回帰」とは 少し異なります。ランキング学習は近年発展してきた技術のため、英語の情報がほとんどで、日本語の情報は非常に少ないです。本記事ではすでに分類や回帰などの機械学習をやっている人を対象に、ランキング学習を詳細に解説していきたいと思います。

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著者プロフィール

  • Kamuela Lau(カムエラ ラウ)

     米国ハワイ州出身。2014年に米国マサチューセッツ州の Williams College を物理学と日本語学の二重専攻で卒業後来日。株式会社ロンウイットでランキング学習など機械学習を中心に、製品開発や顧客コンサルティングの業務に従事。他に自然言語処理や情報検索を勉強中。

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