プロダクト企画 文系PdM向けに、レコメンドシステムでよく使うオフライン評価指標を解説
この記事で得られること レコメンドシステムのオフライン検証で必ず名前が挙がる 7 指標（Precision / Recall / F1 / MAP / NDCG / Hit Rate / Coverage）を、文系出身のプロダクトマネージャ...
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プロダクト企画 文系PdMでもわかる「近傍探索」 – “似ているデータの見つけ方”
おすすめの動画や楽曲、関連商品がスムーズに提示されるレコメンド、自然に会話が進むチャットボット、必要な情報がサッとヒットする検索機能など──私たちが日常的に利用するAIサービスの多くは、データ同士の「似ている度合い」を判定しています。その裏...
プロダクト企画 推薦システム強化の鍵となる「エンべディング(embedding)」をビジネス職向けに解説する
この記事では主にプロダクトマネージャーやBizDev、マーケターなどビジネス職向けにエンべディング（Embedding）について取り上げ、次の内容を解説します。 エンべディングの基礎と推薦システムにおける役割 「数値ベクトル」「ユークリッド...
プロダクト企画 推薦システムを担当するPMこそ、「N1の声」をユーザーインタビューで押さえにいくべき
いま、どんなWebサービスやアプリを見ても、レコメンドシステムを導入するのが当たり前になっていますよね。ユーザーが能動的に探さなくてもコンテンツなどをおすすめしてくれる機能は受動的かつ楽なUXで、ユーザー体験を大きく向上させます。一方で、デ...