エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
機械学習モデルのA/BテストをPRで簡単に管理する工夫(広告配信CVR予測システムの例)
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
機械学習モデルのA/BテストをPRで簡単に管理する工夫(広告配信CVR予測システムの例)
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログ... ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。ヤフーの広告部門で機械学習エンジニアをしている加藤です。 ヤフーの広告配信にはさまざまな機械学習モデルが使用されており、私たち機械学習エンジニアは日々それらのモデルの改善を行っています。機械学習モデルを改善する際には必ず一度A/Bテストを行いKPI向上を確認したのちにリリースをするのですが、改善施策が多く動くようになりA/Bテストの数が増えてくると、徐々にそれら全てのA/Bテストを管理すること自体が難しくなってきます。特にそれぞれのA/Bテストのために作成されたコードの管理は煩雑になりがちで、アドホックに作成されたコードがあまり統一されない形で配置されがちです。 この記事ではこの問題をGitHubのPull Reque