Netflix は、「Netflix Prize」と銘打った機械学習とデータマイニングのコンテストに100万ドルを費やしました。その目的は、クラウドソーシングで公募したソリューションを使い、映画のレコメンド機能を向上させることでした。しかし、優勝したソリューションを実際のシステムに導入しませんでした。

このホワイトペーパーでは、Netflix が実際に直面した問題について詳しく見ていきながら、機械学習システムを開発する際に考慮すべきキーポイントをご紹介します。典型的な機械学習のテキストによくある理論的な観点ではなく、テクノロジーとビジネスの観点から、Netflix の事例を解説し、実践に役立つ情報をお伝えします。

以下の3つのトレードオフについて、ぜひホワイトペーパーで詳しくご覧ください。

  • 予測精度 vs スケーラビリティ(拡張性)
  • 複雑度 vs アジリティ(柔軟性)
  • プロトタイピング vs デプロイ