Recboleでいろいろなレコメンドモデルを一度にまとめて構築しよう（Python/Google Colabで実践）

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Description: Recboleはレコメンドモデル開発を支援するツールで、多様なモデルを一度に作成することができます。さらに、さまざまなレコメンドモデルを同一のインターフェースで使うことができ、Pythonで記述ができるため、とても使いやすいのが特徴です。企業などでも最近はレコメンドを導入するところが多くなってきていると思いますが、レコメンドモデルの精度はデータセットにかなり依存するため、どのようなレコメンドモデルを使うのがよいか迷うこともあるでしょう。そのようなときに本コースで取り上げるRecboleを使用することで、そのデータセットに対してどのモデルが精度が良いか検討をつけることもできます。1つ1つのレコメンドモデルをしっかり学ぶことももちろん重要ですが、とりあえずたくさんのモデルを構築して比較することも重要です。この機会にぜひRecboleを使ってレコメンドを学んでみてください！コース内容レコメンドモデルの概要レコメンドモデルの評価と評価指標RecboleとはRecboleを使ったレコメンドモデル構築Recboleのパラメータ確認Recboleでの自前データの活用Recboleでの推論データ量とアルゴリズムの関係受講上の注意本コースではGoogle Colaboratoryを使用して、Recboleによるレコメンドモデル構築演習を行いますもし自分のGPU環境をお持ちの方はそちらをお使いください。よりRecboleを楽しむことができると思います（ただし、自前のマシン用の環境構築については話しませんのでご了承ください）構築できるモデル数が多かったり、データセットのサイズの問題でColabでは十分に実施できないこともあります今後のバージョンアップなどでコードが動作しなくなる部分があるかもしれませんがその点はご了承ください対象受講者本コースは、レコメンドモデル開発の初心者から上級者まで幅広く利用できます。レコメンド初心者でも大丈夫です！備考Recboleでは線形モデルはもちろん、ディープラーニングベースのレコメンドモデルも構築することができます。ただし、Colab環境ですとモデル構築にかなり時間がかかるモデル・データセットもありますので、ご認識ください演習用にサンプルコード（ipynb）を用意していますので、よろしければお使いくださいレコメンドモデルは日々研究が進んでおりキャッチアップが大変な分野でもありますが、Recboleを使ってさまざまなレコメンドモデルに触れることで、自身のレベルアップにつなげていきましょう！
Category: Development > Data Science > Data Science
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Source: Impact
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