Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Apache Spark による推薦システム案件例
Search
soonraah
March 21, 2015
Technology
8.1k
11
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Apache Spark による推薦システム案件例
2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
soonraah
March 21, 2015
More Decks by soonraah
See All by soonraah
MLCT #5 Pipeline Jungles とたたかう話
soonraah
0
2k
Amazon EMR でのバッチ処理 Spark アプリケーション運用で気をつけたいこと
soonraah
1
650
Spark MLlib でやってみる協調フィルタリング
soonraah
8
7.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Claude Code本は、どのように執筆チームで書かれたか
oikon48
0
270
しろおびから始める!ログ活用の第一歩
shumei_ito
0
330
1万名の社員が使う認証基盤で どう信頼性を担保するか?
kairim0
0
210
データ品質を壊しながらSnowflakeのAIに分析させてみた
kawanago
0
520
脆弱性診断って、何をしているの? 〜弱点を見つけて、会社の改善につなげるまで〜
keeg
0
320
OSC2026on_the-world-is-waiting-for-your-voice.pdf
naruoga
0
360
不可逆な意思決定を避けながら10億超の顧客データを AI Ready にするデータ基盤設計
baseballyama
1
140
ミイダス株式会社 テックチームのご紹介 / MIIDAS Tech Team
miidas
0
160
SDDの運用にめげずに向き合った話
sansantech
PRO
1
130
Incremental HTTP
kazuho
5
2.1k
全PRの83%が AIレビューだけでマージできるようになった開発組織は その後どうなったか @2026/10
athug
0
110
継続的なAIコスト最適化
bgpat
1
180
Featured
See All Featured
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
540
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
6.1k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.6k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2.1k
We Are The Robots
honzajavorek
0
390
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
3
3.9k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3.2k
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1.3k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.8k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.3k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
580
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
1k
Transcript
"QBDIF4QBSLʹΑΔ ਪનγεςϜҊ݅ྫ 5PLZP8FCNJOJOH !TPPOSBBI
"(&/%" • Ҋ݅֓ཁ • γεςϜ֓ཁ • ਪનΞϧΰϦζϜ • ӡ༻ •
·ͱΊ 2
ਪનγεςϜ 3 Ҿ༻BNB[PODPKQ
Ҋ݅֓ཁ • &$αΠτ͚ͷਪનγεςϜʢडୗ։ൃʣ • ࣍ͷόονॲཧͰશରϢʔβ͚ͷਪન݁ՌΛఏڙ • छྨͷਪન݁ՌΛఏڙ • ඪαΠτച্૿Ճ 4
نײ • Γ͍ͨ͜ͱ • ձһϢʔβສ໊ͷݸਓݸਓʹ • ສͷͷத͔Β • ਪનϦετΛੜ •
ֶशσʔλ • Ӿཡϩάʙԯ݅ ˞ࣈʹएׯϑΣΠΫ͕͋Γ·͢ɻ 5
"QBDIF4QBSL • ߴɾ൚༻ͷΦϯϝϞϦࢄॲཧ • 6$#FSLFMFZͰ։ൃ͞Εɺڈ͔Β"QBDIFͷτοϓϨϕϧ 1+ʹ • )BEPPQ:"3/"QBDIF.FTPTͷ্Ͱ࣮ߦՄೳ • 4DBMB
+BWB 1ZUIPOͷ"1*Λఏڙ 6
4QBSLϥΠϒϥϦ 7 Ҿ༻IUUQTTQBSLBQBDIFPSH
.-MJC • ࣮͞Ε͍ͯΔΞϧΰϦζϜʢࣈͰԼઢWͰՃʣ • MJOFBS47.BOEMPHJTUJDSFHSFTTJPO • DMBTTJpDBUJPOBOESFHSFTTJPOUSFF • DMVTUFSJOH LNFBOT
(.. QPXFSJUFSBUJPODMVTUFSJOH FUD • SFDPNNFOEBUJPOWJBBMUFSOBUJOHMFBTUTRVBSFT ޙड़ • TJOHVMBSWBMVFEFDPNQPTJUJPO • MJOFBSSFHSFTTJPOXJUI-BOE-SFHVMBSJ[BUJPO • NVMUJOPNJBMOBJWF#BZFT • CBTJDTUBUJTUJDT • GFBUVSFUSBOTGPSNBUJPOT • -%"GPSUPQJDNPEFMJOH • '1HSPXUIGPSGSFRVFOUQBUUFSONJOJOH 8
"(&/%" • Ҋ݅֓ཁ • γεςϜ֓ཁ • ਪનΞϧΰϦζϜ • ӡ༻ •
·ͱΊ 9
ސ٬ &$αΠτ γεςϜ γεςϜߏ 10 &.3 ϩάऩू༻XFCαʔό δϣϒཧαʔό ϑΝΠϧ࿈ܞαʔό 4
ϩάੵ ਪન݁Ռ ਪન݁Ռ
ਪનγεςϜ ΞϓϦέʔγϣϯͷ࣮ߦ 4 Ӿཡϩά &$ δϣϒཧαʔό &.3 &MBTUJD.BQ3FEVDF ᶄ&.3δϣϒ։࢝
ᶃαʔόଆΞϓϦىಈ ᶆΫϥελىಈ Ϋϥελ ᶇ4QBSLڥ༻ҙ ᶈӾཡϩάऔಘ ᶉਪનԋࢉ ᶊԋࢉ݁Ռ 11
"(&/%" • Ҋ݅֓ཁ • γεςϜ֓ཁ • ਪનΞϧΰϦζϜ • ӡ༻ •
·ͱΊ 12
ͭͷਪનΞϧΰϦζϜ • ༰ϕʔεϑΟϧλϦϯά • ϢʔβͷଐੑͷಛΛ༻͍Δํ๏ • ڠௐϑΟϧλϦϯά • ͦΕΒಛΘͣɺϢʔβίϛϡχςΟͷ ᅂσʔλͷΈΛ༻͍Δํ๏
13
༰ϕʔεϑΟϧλϦϯάͷ ࣮ ສ݅ ಛສछྨ Ϣʔβ" ͲͷΞΠςϜ ͕࠷͍ۙʁ ✕ສਓ ಛྔ
14
༰ϕʔεϑΟϧλϦϯάͷ ࣮ ສ݅ ಛສछྨ Ϣʔβ" ͲͷΞΠςϜ ͕࠷͍ۙʁ ✕ສਓ ϚοϓܗࣜͷϕΫτϧදݱ
సஔ ΠϯσοΫε 4QBSLࢄॲཧ ಛྔ 15
ڠௐϑΟϧλϦϯάͷ࣮ • .-MJCͷPSHBQBDIFTQBSLSFDPNNFOEBUJPO"-4Λར༻ • ߦྻҼࢠղϞσϧʢ.BUSJY'BDUPSJ[BUJPO.PEFMʣΛ ަޓ࠷খೋ๏ʢ"-4"MUFSOBUJOH-FBTU4RVBSFʣͰֶश 16
ߦྻҼࢠղ • ϢʔβͷͷධՁΛϢʔβºͷߦྻͰද͢ • ͜ͷߦྻΛO G ݸͷಛΛ࣋ͭϢʔβಛྔߦྻͱಛྔ ߦྻͷੵͰද͢͜ͱΛతͱ͢Δ 17
ߦྻҼࢠղ 18
"-4 • ަޓ࠷খೋ๏ʢ"MUFSOBUJWF-FBTU4RVBSFʣ • ͭͷಛྔߦྻΛަޓʹֶश • 4QBSLͷಘҙͱ͢Δ܁Γฦ͠ॲཧ 19
"-4TUFQ Ϣʔβ ಛྔߦྻ ಛྔߦྻ ࠷ॳͷಛྔΛͦΕͧΕͷͷ ฏۉͷධՁͰॳظԽ ͦΕҎ֎ϥϯμϜͳ খ͍͞ͰॳظԽ 20
"-4TUFQ Ϣʔβ ಛྔߦྻ ಛྔߦྻ ֤Ϣʔβʹ͍ͭͯɺ ༧ଌͱ࣮ࡍͷධՁͷޡࠩΛ࠷খԽ ଆݻఆ 21
"-4TUFQ Ϣʔβ ಛྔߦྻ ಛྔߦྻ ֤ʹ͍ͭͯɺ ༧ଌͱ࣮ࡍͷධՁͷޡࠩΛ࠷খԽ Ϣʔβଆݻఆ ҎԼɺऩଋ͢Δ·ͰTUFQ Λ܁Γฦ͠
22
"(&/%" • Ҋ݅֓ཁ • γεςϜ֓ཁ • ਪનΞϧΰϦζϜ • ӡ༻ •
·ͱΊ 23
ຊҊ݅ʹ͓͚Δ Ϋϥελʹؔ͢Δࣈ • $16ίΞ • ϝϞϦ૯ܭ(# • &$Πϯελϯε • .BTUFSSYMBSHF
• 4MBWFDYMBSHF • ࣍ॲཧʙI 24
νϡʔχϯά • ΦϑϥΠϯධՁ • ."1ʢ.FBO"WFSBHF1SFDJTJPOʣʹΑΓ ϋΠύʔύϥϝʔλͷόϦΤʔγϣϯΛΦϑϥΠϯධՁ • ਪન݁ՌͱϢʔβͷߪങϩάΛॱҐΛߟྀͯ͠ൺֱ • ͜Ε4QBSLͰ࡞ͬͨ
• ΦϯϥΠϯධՁ • ϢʔβผʹϥϯμϜͰ • ཁ"#ςετ 25
"(&/%" • Ҋ݅֓ཁ • γεςϜ֓ཁ • ਪનΞϧΰϦζϜ • ӡ༻ •
·ͱΊ 26
4QBSL.-MJCΛҊ݅Ͱ ։ൃɾӡ༻ͯ͠Έͯᶃ • ͭΒ͍ • ޮͱඅ༻ͱϦιʔεͷύζϧ • ϋϚΓͲ͜Ζ͕͋Δ • &$Πϯελϯεधཁͷߴ·ΓͷઞΓΛड͚Δ
• ςετͷͭΒΈ 27
4QBSL.-MJCΛҊ݅Ͱ ։ൃɾӡ༻ͯ͠Έͯᶄ • Ͱ໘ന͍ • ίʔσΟϯάָ͕͍͠ʂ • γʔϜϨεʹࢄॲཧ͕ॻ͚Δ • )BEPPQΑΓগͳ͍ίʔυྔ
• ͍ • .-MJCͷਐԽʹظ 28
4QBSLΞϓϦέʔγϣϯ ։ൃͷצॴ • Ϧιʔε༗ݶ • ιʔεͷதͰಛʹԋࢉྔΛཁ͢Δ෦ϩʔΧϧͷ࣮ݧͰ ेʹ࠷దԽ͓ͯ͘͠ • ಉ͡ܭࢉ݁ՌΛಘΔͷʹΑΓޮతͳํ๏ͳ͍ͷ͔ʁ •
ίϨΫγϣϯΫϥεͷબ • ԋࢉ࣌ؒϝϞϦྔΛݟੵΔ • ܧଓతΠϯςάϨʔγϣϯΛڧ͘ҙࣝ͢Δ 29
·ͱΊ • "QBDIF4QBSL .-MJCͰ༰ϕʔεϑΟϧλϦϯά ͓ΑͼڠௐϑΟϧλϦϯάʹΑΔਪનγεςϜΛ ͭͬͨ͘ • &$αΠτͷ,1*ΛվળͰ͖ͨ • 4QBSLϓϩάϥϛϯάɺָ͍͔͠ΒͬͯΈͯΑʂ
30