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機械学習を使用して音楽プラットフォーム用の音楽推薦システムを作成する必要があります。おすすめのGoogle Cloud ML
プラットフォームがあります
- 40+万曲
- 4.5+百万枚のアルバム
- 2.5+万人のアーティスト
- 1648ジャンル
- 600Kユーザー
関係上記のオブジェクトの間には、
- 1曲 - 多ジャンル
- 1曲 - 多アーティスト
- 1曲 - 1 - アルバム
- 1アルバム - 多くの-曲
- 1アルバム - 多くの-artists
- 1 - アーティスト - 多くの-アルバム
- 1 - アーティスト - 多くの-曲
と私は、ユーザーの交流を得ました
Amazon MLは協調フィルタリングをサポートしていないようですが、今はGoogle Cloud MLを見ています。
1つの問題はデータのサイズです。基本的にはすべての曲にカテゴリ属性である1以上のジャンルと1以上のアーティストがあります。 Amazon MLは~100カテゴリをサポートしています（一見すると、アーティストがカテゴリとみなされている場合は2.5mあります）。 Googleの機械学習のページを見てみると、私は簡単な例しか見つからなかったので、どこから始めたらいいかわかりません。
機械学習の初心者になると、問題が（解決しようとしている）解決策が表示されているかどうか、あるいはMLがやりたいと思っているのだろうと思います。