学習コンテンツテック企業求人ブログ面接対策サポート

ML System Design InterviewCat

01 ML System Design InterviewCat02 イントロダクション03 機械学習システム設計の流れ04 機械学習システムデザイン面接で評価されるには?05 レコメンドシステムの紹介06 レコメンドシステムの種類07 メトリクスの設計08 レコメントシステムで得られるフィードバック09 レコメンドシステムの特徴量エンジニアリング10 例題: Netflix11 例題: X フィードのレコメンドシステム12 例題: 広告予測システム13 自然言語処理の紹介14 テキストの前処理15 テキスト表現16 単語埋め込み17 評価指標18 質問対策19 Search APIの設計20 分散検索21 セマンティック検索22 例題: Netflix検索23 例題: Googleの画像検索24 深層学習の紹介25 ニューラルネットワークの基本26 ニューラルネットワークの種類27 転移学習28 データ拡張29 正則化手法 30 最適化アルゴリズム31 深層学習の応用と課題32 質問対策33 MLOps の紹介34 MLOpsツールとテクノロジー35 質問対策36 A/Bテストの紹介と目標37 プロダクトのKPI38 NetflixにおけるレコメンドシステムのA/Bテスト39 A/Bテストのプラットホーム40 質問対策
© 2026 InterviewCat. All rights reserved.
プライバシーポリシー利用規約特定商取引法に基づく表記運営お問い合わせフォーム
  1. 学習コンテンツ
  2. ML System Design InterviewCat
  3. レコメントシステムで得られるフィードバック

レコメントシステムで得られるフィードバック

一般的に、与えられた推薦に対してエンドユーザーから得られるフィードバックには2種類あります。
  1. 明示的なフィードバック(Explicit Feedback): ユーザーが推薦に対して明示的な評価を提供します。私たちの場合、それは星評価になります。例えば、ユーザーが映画に対して5つ星中4つ星を付けるといった具合です。この場合、推薦問題は評価予測問題として見なされます。
  1. 暗黙的なフィードバック(Implicit Feedback): 暗黙的なフィードバックは、推薦されたメディアとのユーザーの行動履歴から抽出されます。多くの場合、それは二進法的な性質を持ちます。例えば、ユーザーが映画を視聴した(1)か、視聴しなかった(0)かです。この場合、推薦問題はランキング問題として見なされます。

全て読むには購入が必要です

このコンテンツを全て読むには購入が必要です

購入すると、このコンテンツの全ページにアクセスできるようになります。

非表示コンテンツ📝 1,153文字🖼️ 2枚の画像

ML System Design InterviewCat

ML System Design InterviewCatは機械学習エンジニアが面接に挑む上で必要な知識を学習できる教材です。機械学習のシステムデザインにフォーカスしています。

価格¥19,800
メトリクスの設計レコメンドシステムの特徴量エンジニアリング