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YouTubeでの音楽レコメンドにTransformerアーキテクチャを活用
Google社は、現在の生成AIブームの火付け役であるトランスフォーマーモデルを音楽レコメンドに活用するアプローチについて説明した。現在YouTubeで実験的に適用されているこのアプローチは、音楽を聴く際のユーザーの一連の行動を理解し、そのコンテキストに基づいてユーザーの好みをより的確に予測できるレコメンダーを構築することを目的としている。
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YouTubeのレコメンデーションアルゴリズムはどのように動くか
Googleが最近発表した 論文において、YouTubeのエンジニアが、YouTubeレコメンデーションアルゴリズムの内部動作について、今まで以上に詳細に分析した。この論文は、9月にBostonで開催されたレコメンダシステムの第10回ACMカンファレンスで発表された。この記事では、YouTubeが、この業界で最大、かつ、最も複雑なレコメンデーションシステムを操作するために、どのようにディープラーニングを使うのか分析する。