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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検索

Netflixの検索システムを設計

この章では、Netflix向けのテキストベースの検索システムを設計することです。Netflixは動画のみを提供しており、ユーザーは画像や動画検索には対応せず、テキストクエリでのみ検索を行います。また、サポートする言語は英語のみです。動画の関連性は、タイトルや説明といったテキストデータに加え、ビジュアルコンテンツに基づいて判断されます。システムは、モデルの学習用として1,000万組の動画とテキストクエリのペアデータセットにアクセスでき、Netflixプラットフォーム上には合計10億本の動画が存在します。レコメンデーションシステムとは異なり、ユーザーごとの過去のインタラクションに基づくパーソナライズは不要であり、問題の範囲が簡素化されています。
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面接官と応募者のQ&A

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セマンティック検索例題: Googleの画像検索

目次

Netflixの検索システムを設計面接官と応募者のQ&A