機械学習を活用したレコメンデーションでアプリケーションを提供 (2023/11/29)

機械学習を活用したレコメンデーションでアプリケーションを提供 (2023/11/29)

https://blogs.oracle.com/mysql/post/deliver-applications-with-machine-learningpowered-recommendations

投稿者：Bertrand Matthelie | Senior Principal Product Marketing Director


推奨システムは、大きな収益を上げることが証明されているため、機械学習の最も求められているアプリケーションの1つです。たとえば、Netflixの推奨システムは、プラットフォーム上でストリーミングされたコンテンツの約80%を駆動します。私たちは常にそれを認識していないかもしれませんが、パーソナライズされた推奨事項は、私たちが聴く音楽、私たちが見るコンテンツ、ソーシャルメディア、私たちが見る映画、レストランなど、私たちの生活の多くの側面に大きな影響を与えますchoose...etc。



レコメンダーシステムの構築は難しい


したがって、推奨システムをアプリケーション内に統合する組織が増えているのも不思議ではありません。ただし、システムをゼロから構築することは、専門家のデータ・サイエンティストとMLエンジニアが連携してシステムの構築、チューニング、メンテナンスを経時的に行う必要のある困難な作業です。全体として、複雑で時間がかかり、コストがかかるため、専門的なスキルが必要です。



機械学習を活用した推奨事項をアプリケーションに簡単に追加する方法


幸いなことに、より簡単で安価な方法があります。MySQL HeatWaveは、アルゴリズムの選択、モデル・トレーニングのためのインテリジェントなデータ・サンプリング、機能の選択、ハイパーパラメータの最適化など、機械学習のライフサイクルを自動化するHeatWave AutoMLでデータベース内の機械学習を提供します。HeatWave AutoMLは、異常検出、予測、分類および回帰をサポートするだけでなく、推奨システムも提供します。暗黙的なフィードバック(過去の購入、閲覧行動など)と明示的なフィードバック(評価、いいねなど)の両方を考慮することで、HeatWave AutoMLの推奨システムは、関連性の高いパーソナライズされた推奨事項を生成します。


HeatWave AutoML(レコメンダー・システムを含む)は、MySQL HeatWaveのお客様に追加コストなしで利用でき、アプリケーションに簡単に統合できます。実際には、HeatWave AutoMLレコメンダー・システムを紹介するために開発したMovieHubアプリケーションを構築することで、テストできます。このアプリケーションを構築するには、ステップバイステップの手順に従うだけで済みます。最も人気のあるローコード開発プラットフォームであるOracle APEXを使用するため、コードを記述する必要さえありません。



MySQL HeatWave AutoML推奨システムを体験


この2.5分間のビデオを視聴して、アプリのデモをご覧ください。



次に、ワークショップの指示に従って構築




これは、eCommerce、ニュース・プラットフォーム、コンテンツ・ストリーミング、オンライン広告、gaming...etcなどの様々なアプリケーションでMySQL HeatWave AutoMLレコメンダー・システムをどのように活用できるかを理解するのに役立ちます。


楽しんで、フィードバックがあるかどうかお知らせください!


追加のMySQL HeatWaveリソース


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