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[BOOKデータベースより]
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。
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)