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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
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例題: Googleの画像検索

Googleの画像検索システムの概要

Google画像検索は、高度な画像検索システムであり、指定された画像に基づいて視覚的に類似した画像を見つけることを目的としています。このシステムは、画像から視覚的特徴量を抽出し、それを比較して一致するものを見つける「画像対画像類似検索」を使用しています。写真の整理、商品検索、さらにはコンテンツのモデレーションといった用途に利用されています。
このシステムの核心は、最先端の深層学習モデルを活用して画像の頑健な埋め込み(ベクトル表現)を抽出し、近傍探索のような手法を用いて類似度を計算できる点にあります。
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Googleの画像検索システム設計に関する面接質問

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ML System Design InterviewCat

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目次

Googleの画像検索システムの概要Googleの画像検索システム設計に関する面接質問