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Pinterestの広告ランキングの仕組みを解き明かす
PinterestのStaff Machine Learning EngineerであるAayush Mudgal氏は、QCon San Francisco 2023でUnpacking how Ads Ranking Works at Pinterestというセッションを行った。その中で彼は、Pinterestがどのようにディープラーニングとビッグデータを使って、ユーザーに関連する広告をカスタマイズしているかを説明した。 多くのオンライン・プラットフォームと同様に、パーソナライズされた体験がPinterestの中心である。このパーソナライズされた体験は、様々な機械学習（ML）アプリケーションによって実現されている。これらのアプリケーションはそれぞれ、プラットフォームが収集した大規模なデータから複雑なウェブパターンを学習しようとしている。
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Amazon Deep Javaライブラリを使ってマシンラーニングをJavaで実装する
この記事では、JSR-381 VisRec APIを使うことで、DJLのトレーニング済モデルによる画像分類あるいはオブジェクト検出を10行未満のコードで実装可能であることを示します。
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Deep Java Library(DJL)の紹介
Amazonは、ディープラーニングモデルをJavaで開発するためのオープンソースライブラリDJLを発表しました。この記事では同ツールキットの導入方法を紹介します。このライブラリは、PythonやRといった新たなテクノロジを導入することなく、Javaによるエンドツーエンドのディープラーニング開発を可能にすることで、ソフトウェア依存性の数を削減することを目的としています。