トピックモデルと推薦：話題と好みを見つける

教師なし学習の応用として、文章の話題を見つけるトピックモデルと、おすすめを出す推薦のしくみを学びます。基礎層では、話題も好みも正解のラベルなしでデータから見つけ出すという大枠をつかみます。深掘り層では、潜在的ディリクレ配分法、協調フィルタリングのユーザーベースとアイテムベースという2つの流儀、コンテンツベースフィルタリングとの違い、コールドスタート問題まで説明できるようになります。