すべての調査レポートとプロトタイプを見る
Cloudera のリサーチは、データや機械学習の新たなトレンドに焦点を当てています。本レポートに加え、アルゴリズムの機能を実際に見せるための実動プロトタイプや、実践的なアプリケーションに対する詳細なテクニカルアドバイスを提供します。
フェデレーションラーニング
最新のレポートでは、フェデレーションラーニング (Federated Learning) を特集しています。フェデレーションラーニングは、分散エッジデータノード上で機械学習モデルのトレーニングを行うもので、プライバシーの保護と、通信コストの削減を図ることができます。本レポートにあるプロトタイプは、無料でご利用いただくことができます。以前のリサーチに関連したプロトタイプは、サブスクライバーの方のみにご利用いただけます。
マルチタスク学習
本レポートでは、関連する複数のタスクを同時に学習させるアルゴリズムを可能にした、機械学習の新たなアプローチであるマルチタスク学習を特集しています。
セマンティックレコメンデーション
このレポートでは、アイテムのセマンティクコンテンツを使用することで、コールドスタート問題のような、共通するレコメンデーションの問題をいかに解決し、新しい商品を推奨できるようになるかを説明しています。
説明可能性
最新のレポートとプロトタイプでは、機能や正確性を犠牲にすることなく、モデルを説明可能 (Interpretable) なものにする方法を説明しています。
確率論的プログラミング
ここでは、より効果的な意思決定のための予測機能を提供するツールを容易に構築するための、確率論的プログラミングとベイジアン (Bayesian) インターフェースの使い方について説明しています。
要約
ディープラーニングや分散表現 (embeddings) を使って、さまざな業務アプリケーションや製品が処理可能な形でテキストを提供する方法を理解することができます。
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