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Poincaré Embeddings による職種の類似度計算とその利用

こんにちは、scouty広報担当の伊藤哲弥です。

scoutyが運営する「scouty AI LAB」にアルゴリズムエンジニアの高濱による「Poincaré Embeddings による職種の類似度計算とその利用」を掲載いたしました。
本記事ではPoincaré Embeddingsを用いた職種の関係の埋め込みに関して紹介します。併せてサービス適用の実現性を測る目的で行った実験の詳細と実験結果についても記載しています。
ぜひ御覧ください!


Poincaré Embeddings による職種の類似度計算とその利用 - scouty AI LAB
scouty アルゴリズムエンジニアの 高濱です。外部への情報発信はこの記事が最初なのでこの場を借りて自己紹介させていただきますが、私は scouty 代表の 島田、リードエンジニアの 伊藤と 京都大学工学部情報学科での同期で、 京都大学大学院情報学研究科鹿島研究室で 修士課程を修了した後、株式会社 リクルートホールディングスを経て scouty に入社しました。代表的な著作物は [Takahama et al., 2018]*1, [Takahama et al., 2016]*2, [Takahama
http://ai-lab.scouty.co.jp/entry/2018/02/05/1130
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