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レコメンド#3 GPUで近似近傍探索を行うことで大規模データの計算時間を、12時間から50分へ約1/12に削減したお話
この記事はレコメンドエンジン連載の第3回目になります。前回までの記事はこちらを御覧ください。 レコメンド#1 ~レコメンドって何?~ レコメンド#2 Sparkで機械学習モデルを高速分散推論させる はじめまして、Marketing Solution Division所属の野尻と申します。19年度にARISEに新卒入社して
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この記事はレコメンドエンジン連載の第3回目になります。前回までの記事はこちらを御覧ください。 レコメンド#1 ~レコメンドって何?~ レコメンド#2 Sparkで機械学習モデルを高速分散推論させる はじめまして、Marketing Solution Division所属の野尻と申します。19年度にARISEに新卒入社して
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導入 レコメンドエンジン連載の第2回目です。 前回の「レコメンドって何?」はこちらを御覧ください。 Analytics Delivery Division Initiative Center機械学習担当の下野です。 Initiative Centerでは最新技術を用いて、分析の手法や環境を業務適用可能な品質で実現する活動しています。
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はじめまして、Marketing Solution Division所属の岩永と申します。Marketing Solution Divisionでは、主にKDDIグループ会社に対し、データ分析観点でのコンサルティング、ソリューションの提供などを行っています。 ARISEでは現在、新規ソリューションとしてレコメンドエンジンの開発を進めています。レコメンド