2022年2月のアイオー
月ごとのインプットとアウトプットの記録。
インプット
書籍
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『未踏の蒼穹』
趣味のSFとして。ジェイムズ・Ｐ・ホーガンの長編作品。作者の『星を継ぐもの』ほど惹かれなかったが、十分面白く読むことができた。作者の科学者に対する理想像の実現が『星を継ぐもの』から今作の間にこのように変わったのだなあという観点で裏読みできたのでもう少し間の作品を埋めてみようかな。
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今月は情報検索関連でまとまったインプットが必要になったので。初版1999年と古いが（今から見ると）技術的な打ち手がまだ少ない時代は、定量的な評価が難しい人の認知モデルも含めた幅広い議論が交わされており、個人的には立ち返る意味があると思っている。
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同じく情報検索関連のインプットとして。初版2002年。ベクトル空間からの近傍探索、アドホックな文字列照会による検索、索引構築を備えた検索などの基本が広く紹介されている。現在では前半の、これらを一貫して評価するための検索モデルや基準などの整理が参考になると思われた。
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同上。初版2011年。以前読んだものだが検索の個人化について章が割り当てられていたので目を通した。フィードバックをどう負担なく獲得しかつ有用に活かすかについて各研究が苦労している様が見てとれる。全体的な傾向を活かすところから順次粒度を細かくしていくのが王道だろうか。
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『AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ』
同上。初版2018年。主に検索部分に目を通した。各施策に対してビジネス的な目標をおいた上でモデルやアーキテクチャを検討している。検索においては、その目標に沿って主観的にコントロール可能な部分が例示されており参考になった。上述の評価指標と組み合わせることで検索機構に対して求める性能の解像度を上げることができたと思う。
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同上。初版2018年。施策を具体的な実装に落とし込む際の用語の紐付けのために読んだ。アーキテクチャの全体と基本的な使い方がわかりやすく図解で紹介されており素早く目的を達成できた。
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同上。初版2020年。情報検索に関する基本的なアルゴリズムを実際に手を動かしながら体験できる。具体的にどういう結果がえられるのか、アルゴリズムごとの特性の違いは何かなど勘所をつかむ上で良さそう。特にうまく検索できないパターンなどを具体的なイメージを得られるのではないだろうか。
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同上。初版2020年。タイトルの通り検索エンジンを実装し評価するために必要な技術が詳細に解説されている。今回は検索サーバを使う上での観点が必要だったのでパート3の検索とランキング部分を読んだ。検索サーバで提供されていない基準でどういう手法をとれるかという知識のインデックスを増やせたと思う。必要に応じて読み直すつもり。
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『A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは』
同上。初版2021年。情報検索の施策の有用性の評価の参考のため読んだ。A/Bテストの重要性や手法に加え、それを文化として根付かせるためのノウハウが紹介されている。個人的には多腕バンディットで解決できる部分も多いと思っていたが、その背景にある対照実験のための知識は重要だと改めて認識できたという面で参考になった。
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時系列データの変化点検出をやりたくなり、以前も参考にしていた『異常検知と変化検知』とあわせて読んだ。非常に参考になるが、分布の仮定が今回解きたいものと合わないかもしれないなあというところで引き続き調べている。
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同じく変化点検出の方式調査で読んでいる。多腕バンディットやフィードバック制御など逐次的に適応していくような仕組みが好きなのだが、そのような仕組みのひとつで一時期調べていたADWINの提案者が執筆に参加しているもの。各方式については簡単な紹介だけなので英語であっても読みやすいが、アルゴリズム等の詳細は論文を読む必要があると思う。自分の興味範囲を整理整頓するのに良いと思い少しづつ読むことにした。
論文
読めていなかった〜。
アウトプット
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研究のシミュレーションで使う比較用の多腕バンディットのアルゴリズムをテスト込みできちんと整備することにした。
