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日常

推薦システムを勉強し始めた

はじめに

3ヶ月ぶりの労働を再開して一ヶ月が経った.最初こそ披露困憊で業務後は何もできなくなっていたものの,徐々に勘を取り戻してきたので余裕が出てきた.

同時に,今後のICとしての昇級についても同時に考えを巡らせる必要が出てきたりしたので*1,よい機会だと思い新しい技術軸として推薦システムについて勉強することにした.

なぜ推薦システムかと言えば以下の理由である.

  1. 現職で作っているものがフリーマーケットサイトなので推薦システムを内製しているチームがあり,そのチームと今後協業する必要が出てくる可能性がある
  2. 推薦システムは以前勉強した機械学習と関連している部分があり,ある程度使える共通基礎知識がある
  3. 絶対的な解がない分野なので研究対象としてもまだ伸びしろがある
  4. 推薦システムは何かしかのコンテンツをユーザに提供しているサービスでは常に重要であり,今後10年スパンぐらいで見ても需要は減らないだろうと思った

今やってること

あまり進捗は出ていない.とりあえず以下の本を頭から読んでいる.

古典的な近傍ベースの推薦システムだけでなくモデルベースの推薦システムについても解説されており,網羅的に勉強するには良さそうだと思って選んだ.また,読むために必要な知識*2についても都度細かく説明してくれているので初心者には読みやすい構成になっている.

今後の予定

まだ3章までしか読んでないので残りを早めに全部読んで全体像を掴むことを最初のマイルストーンとしている.その後は手を動かして実装してみたり,kaggleの推薦システムコンペをやってみようかと思っている.

あと以下の本は実装についても触れているようなので併せて読んでみる予定である.

月に1回ぐらいのペースで学んだことをこのブログで報告していきたいと思う.

*1:要するにreport lineと「器用貧乏なのでICとしては頭打ちだけどこっからどうやって給料上げるの」的な議論をした訳である

*2:主成分分析や勾配降下法など