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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: Netflix

Netflixのレコメンドシステムを設計

面接官は、Netflixユーザーに対してメディア(映画や番組)のおすすめを表示するよう依頼しました。あなたの課題は、ユーザーがそれらを視聴する可能性を最大化するような形で推薦を行うことです。まず、まず、解説していきましょう。
Netflixは、さまざまな種類のレコメンドシステムを実際のシナリオで適用し、ユーザーにパーソナライズされたコンテンツを提供する優れた例です。以下は、Netflixがどのようなレコメンドシステムを利用しているかの説明です。
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Netflixのレコメンドシステムに関する面接質問

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目次

Netflixのレコメンドシステムを設計Netflixのレコメンドシステムに関する面接質問