サマリー:
- StagwellのフラッグシップイベントであるSport Beachは、スポーツ、テクノロジー、文化の交差点に位置するパネル、イベント、スピーカーを特色としています。
- Code and Theoryの機械学習チームは、Sport Beachアプリをゼロから構築することになり、AIパワードの個人向けガイドを特集としています。
- ユーザーがイベントに登録できない状況下で、歴史データもなく、イベントが確定するのは開始直前であるため、データなしで機械学習推薦エンジンを構築する必要がありました。
- 最終的に、コサイン類似度マッチングのバージョンが最適なオプションであることが示されました。
- Oracle Cloud Infrastructure（OCI）アーキテクチャを使用し、スケーラビリティを高めるためにサーバーレス関数を選択しました。
感想:
この記事では、データが利用できない状況下で機械学習を活用して推薦エンジンを構築するプロセスが詳細に説明されています。シミュレーションを活用し、独自のアプローチを取ることで、問題に対処しました。特に、コサイン類似度マッチングの採用は成功の要因であると考えられます。また、OCIアーキテクチャを活用したスケーラビリティの高いシステム構築が成果につながったことが示唆されています。
元記事: https://lbbonline.com/news/ai-suits-up-for-sport-beach