【寄稿】dely株式会社における機械学習の取り組み | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ 【寄稿】dely株式会社における機械学習の取り組み この投稿はdely株式会社 データサイエンティスト 辻 隆太郎 氏に、クラシルでの Amazon SageMaker を中心とした機械学習の取り組みについて寄稿頂いたものです。 クラシルというサービスについて dely株式会社の辻と申します。delyでは、70億人に1日3回の幸せを届けるというミッションを掲げ、レシピ動画サービスのクラシルを展開しています。 クラシルとは？ クラシルは延べ利用者3,000万を誇る食領域におけるマスメディア。レシピ数2万7,000件を誇る世界No.1のレシピ動画サービスです。（※Appliv調べ 料理レシピ動画掲載アプリ内 レシピ動画数） AWSはサービス開始当初から利用しており、様々なサービスを組み合わせながら柔軟なアーキテクチャを構築できることにとても魅力を感じています。ま
クラシルのデータ分析基盤 - dely engineering blog
データ可視化推進室の深尾です。 delyではkurashiruリリース当初からデータ分析を重要視してきました。でも初めから使い勝手の良い分析基盤があった訳ではなく、これまでに何度も改良し今は４世代目となる分析基盤を中心に利用しています。今日はその分析基盤のお話です。まずこれまでの歴史から振り返ってみたいと思います。 クラシル分析基盤の歴史 第１世代：Google Analytics クラシルのリリース初期から導入していたのはGoogle Analyticsです。これは皆さんも使っていることが多いんじゃないかと思います。基本的には無料でログ収集・分析・可視化まですべてやってくれるので導入コストが低く便利です。 その一方でカスタマイズ性は低く、例えば独自の指標を取得してSQLで分析することは無料ではできません（有料サービスを使えばBigQueryにエクスポート可能）。また当初から、いずれA/B
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
