数学・統計
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サンプリング理論
- 行動サンプル収集時のバイアス・サンプリングエラー考慮
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確率モデル
- ログデータに対するポアソン分布・指数分布モデル化（イベント間隔解析）
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情報理論
- ログデータのエントロピー測定による情報量最適化
* 特徴量設計・モデリングフェーズ**
技術要素
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特徴量エンジニアリング
- 年齢、趣味、居住地、行動頻度、メッセージ送信時間間隔、語彙多様性など抽出
- ベクトル化（TF-IDF、Word2Vec、BERT埋め込み）
- 次元削減（PCA, t-SNE, UMAP）
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相性スコアリングアルゴリズム
- コサイン類似度、ユークリッド距離、マハラノビス距離
- 行列分解（SVD、NMF）による潜在特徴抽出
技術要素
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教師あり学習
- ロジスティック回帰、SVM、XGBoost、ニューラルネットワーク
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教師なし学習
- K-means、階層クラスタリング、DBSCAN
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自然言語処理
- 感情分析、話題モデリング（LDA）
- LLM API（OpenAI GPT等）による会話生成
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MLOpsパイプライン
- モデル学習・評価・デプロイ自動化（MLflow、Kubeflow）
数学・統計
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線形代数
- ベクトル・行列計算
- 特異値分解 (SVD)、固有値分解
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確率統計
- 共分散行列、相関係数
- ベイズ推論、最大事後確率推定（MAP）
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最適化理論
- 勾配降下法、確率的勾配降下法（SGD）
- ラグランジュ乗数法（制約付き最適化）
** モデル開発・学習フェーズ**
数学・統計
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機械学習理論
- 損失関数設計（クロスエントロピー、MSE）
- 過学習・汎化性能評価（交差検証、正則化）
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情報理論
- KLダイバージェンスによる分布比較
- エントロピー最大化による多様性確保
数学・統計
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仮説検定
- t検定、カイ二乗検定、F検定
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効果量算出
- Cohen’s d、オッズ比、相対リスク