Otimização dos parâmetros do Spark ALS (Collaborative Filtering) usando MOE
Esse tutorial é sobre otimização de parâmetros em modelos de machine learning. Para esse tutorial, a ferramenta utilizada é o MOE, Metric Optimization Engine, desenvolvido pelo Yelp que implementa o algoritmo de busca usando Gaussian Process. O algoritmo escolhido para ter os parâmetros otimizados é o Collaborative Filtering baseado na fatoração da matriz de preferências. De forma genérica, esse é um processo que pode ser facilmente adaptado para outros algoritmos e permite sistematizar a árdua tarefa de escolher os melhores parâmetros para um modelo.