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Azure Cognitive Service Personalizer(Preview)

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Jazug Nite #18で紹介したPersonalizerのスライドです

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Azure Cognitive Service Personalizer (Preview) 第18回 Tokyo Jazug Night Microsoft Build Update @kekekekenta
Azure Cognitive Service Personalizer(Preview)とは ? ユーザーとコンテンツに関する情報から、ユーザーが一番好むコンテ ンツを選び出す、クラウドベースのAPIサービス 2 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/personalizer/what-is-personalizer Personalizerはアプリからの以下データから 最良のアクションを選びます。 ?利用ユーザーや環境の情報（特徴） ?候補となるコンテンツ（アクション） 選ばれたアクションが良いものであれば 「フィードバック（報酬）」をPersonalizer に送ります。これが繰り返され（学習ルー プ）機械学習により適切なアクションが選ば れるようになります。
Personalizer の流れ ? 学習ループには、Personalizer APIの、Rank 呼び出しと Reward 呼び出しで送信したデータに より学習してモデルを構築します。 – Rank API ? リクエスト（入力） – 使用できるアクションのリスト。この中から 最上位のアクションが選択される – コンテキストの特徴のリスト。 ユーザーや環境などのコンテキストに関連する データ ? レスポンス（出力） – 過去のデータに基づいて最善のアクションを決定するための現在のモデル。ただ し、探索のために、あらかじめ設定した割合で、最善とは別のアクションを返す。 – Reward API: ? リクエスト（入力） – Rank APIのアクションから、報酬スコア（0～1）を送信することによってモデ ルをトレーニングします。 – あらかじめ指定した時間内に報酬スコアを送信しなければ、あらかじめ指定した 報酬スコアによってモデルをトレーニングします。 – あらかじめ指定した間隔でモデルを更新します。 3
Personalizer の流れ 4 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/personalizer/how-personalizer-works Rank API Reward API
Personalizer を使ったアプリケーション開発 ? Personalizer の設定 – 報酬 ? 受け付ける時間 ? 送られてこなかった時の規定値 ? 取り扱い方法 – はじめの報酬スコア、合計した 報酬スコア – 探索 ? 探索の割合 – モデルの更新時頻度 – データ保有期間 ? SDK（C#） – NuGet パッケージ – Microsoft.Azure.CognitiveServices.Pers onalizer 5 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/personalizer/csharp-quickstart- commandline-feedback-loop https://westus2.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/personalizer-api/operations/Rank https://personalizationdemo.azurewebsites.net/
デモ 6
Python向けSDK ? インストール方法 – pip install azpersonalizer ? サンプルコード – https://github.com/K entaroAOKI/azperson alizer 7

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