M1 Mac に挫けない！TensorFlow に躓かない開発環境をつくる - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、GunosyTechLab MediaML 所属 の suchida です。 急激に冬が近づいて参りましたね。 寒がりなので、ヒーター付き手袋を買いました。 キーボードも打てます。 おすすめです。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2022 の 3 日目の記事です。 前回の記事は nagayama さんの「Android の Kotlin Coroutines 導入の第一歩」でした。 tech.gunosy.io はじめに 問題 M1 Mac に TensorFlow がインストールできない Docker 環境でも厳しい CPU アーキテクチャの違いに躓かない開発環境づくり 開発環境 番外編: arm64 環境で amd64 のための pyproject.toml を作る方法 おわりに はじめに 弊社では、社員が使っている PC が古くなってきたタイ
最近のニュース記事推薦手法まとめ 〜固有表現の利用から多様性の向上まで〜 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 他ドメインと比較したニュース記事推薦の特徴 1. ライフサイクルの短さがもたらすコールドスタート問題 2. 深い言語理解の必要性 3. 明示的なフィードバックの利用の難しさ トピック別ニュース記事推薦手法 記事の人気度合い（popularity）の考慮 概要 既存研究 固有表現（Named Entity）の明示的な考慮 概要 知識グラフと知識グラフ埋め込み 既存研究 リッチな言語表現の利用 概要 既存研究 明示的なユーザーフィードバック・post click指標の利用 概要 既存研究 ユーザーの興味をより正確に捉えるアーキテクチャ 概要 既存研究 今後のチャレンジ おわりに はじめに こんにちは、Gunosy Tech Lab (GTL) Media ML チームの大竹です。Gunosyでは「情報を世界中の人に最適に届ける」というミッションのもと、グノシー・ニュースパス・LUCR
AdKDD & KDD 2021 に参加しました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。 GunosyTechLab の Ads ML チームの村田 (id:marice0819) です。ELDEN RING を PS5 でプレイしたいので PS5 を求めてるこの頃です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の14日目の記事です。昨日の記事は ism-kit さんの「Athena view と Terraform による宣言的データモデリングとレイクハウスへの道標」でした。 今年の8月14日~8月18日にシンガポールで開催されていた KDD 2021 のワークショップである AdKDD に主に参加してきました。この記事では参加レポートとして KDD、AdKDD のアドテク関連の発表を中心にいくつかの研究と Keynote の紹介をしたいと思います。 AdKDD True Post-Click Conversion via Gro
その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosy Tech Lab リサーチインターンの北田 (@shunk031)です。 深層学習の論文を読んでいるときに著者実装が公開されている旨を見ると嬉しい気持ちになりますよね。 いざ公開レポジトリに飛んだ瞬間その嬉しさは無となることが多いですが、くじけずにやっていきたいです。 著者実装のrequirements.txtをベースにpythonモジュールをインストールするとよく見るやつ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 6日目の記事です。昨日は @625 さんの goで作るfirehoseのデータ変換lambda でした。 tech.gunosy.io その実験、再現できますか？ リサーチインターンでは主にGunosyのデータを使った研究をしています。 特に私は深層学習による広告クリエイティブの評価や運用支援に焦点を当てて取り組んでいます*1。 深層
2019年のGunosy研究開発チームの振り返りとこれから - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、研究開発チームの関です。 いつのまにやら年末感が漂ってきましたね。今年もクリスマスは赤レンガ倉庫でカップルたちの中アイドルライブを見て過ごしました。*1 年越しはCDJででんぱ組と年越しを迎えるので、クリスマスも年越しも推しと過ごせて幸せです。 さて、この記事はGunosy Advent Calendar 2019の21日目の記事です。*2 この記事では研究開発チームのこの1年の振り返りと、今後について書いて行こうと思います。 自分なりの整理や、社内広報の役割も兼ねています。 はじめに 2018年までの研究開発 2019年の主な活動 業績 学会・研究会への参加 参加した国際学会（いずれも発表参加） 参加した国内学会・研究会 スポンサーした学会 参加レポート 大学での講義 ウェブ工学とビジネスモデル ウェブサービスにおけるデータ分析と機械学習 2019年の振り返り よか
RecSys 2019 参加レポート - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 推薦システムのトップカンファレンスであるACM主催のRecSys2019 が9月15日から9月20日の間にコペンハーゲンで開催されました。 Gunosyから投稿した論文がshort paperとして採択され*1、関、飯塚の2名でポスター発表してきました。 はじめに Recsysについて タイムテーブル 本会議 Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches Online Learning to Rank for Sequential Music Recommendation Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System Relaxed Softma
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
サマーインターンシップ2019開催報告 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosy Tech Lab内定者の濱下と谷口です。 今年も昨年同様エンジニア向けデータ分析サマーインターンシップを実施しました。 メンターアルバイトとして参加したので，その様子やメンターとしての気付きなど，当日の写真を交えながら紹介します！ Gunosy Summer Internship 2019 について 講義 課題について 作業環境 ランチ・おやつ 結果発表 インターン参加者の感想 1位 : 京都大学・大村 和正 さん 2位 : 東京大学・大野 佑 さん 3位 : 早稲田大学・片山 颯人 さん メンター総括 濱下 谷口 Gunosy Summer Internship 2019 について Gunosy Summer Internship 2019は、株式会社Gunosyが2019年夏に開催した短期インターンシップです。 今年は「機械学習コース」と「サービス開発コース」
公平性および説明性を考慮した機械学習 in KDD2019 - Gunosyデータ分析ブログ
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019 のチュートリアルやワークショップ、キーノートの中でFairness (公平性) および Explainability (説明性) にフォーカスした以下のものを聴講したので概要をまとめたいと思います。 チュートリアル Fairness-Aware Machine Learning: Practical Challenges and Lessons Learned Explainable AI in Industry ワークショップ Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency キーノート Do Simpler Models Ex
テンセントの広告技術が未来すぎる！AdKDD2019のテンセントAds招待講演まとめ - Gunosyデータ分析ブログ
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019の広告分野のワークショップであるAdKDD2019では、世界を牽引するアドテク企業が複数招待講演を行いました。 www.adkdd.org その中でも Tencent Ads: Interesting Problems and Unique Challengesにおいて、テンセントの広告チーム(テンセント Ads)の取り組みが未来過ぎたため、資料に取り上げられている技術を中心にまとめて報告させていただきます。 特に驚くべきは動画に対して広告対象の商品画像を自動で合成する VideoIn Ads は眼を見張るものがありました。ぜひこの記事を一読していただき、一緒に未来を感じてほしいです （そしてそれ以上のものを作っていきたい
リサーチインターンの成果がトップカンファレンスであるKDD2019に論文として採択されるまで - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。今回は可愛い我が子（研究のことです）について書きます。 この度、私と研究開発チームの関さんで取り組んでいた研究がデータマイニングに関する国際会議KDD2019のApplied Data Science Trackにて採択されました。 gunosy.co.jp 発表した論文は "Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives"というタイトルで、テキストにフォーカスした広告クリエイティブ作成支援のためのコンバージョン予測がメインの研究です。 arxiv.org 今回はこうした研究がスタートしたきっかけや、インターン中にどのように研究を
Gunosyでのデータ分析 新卒編 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、今年の4月に新卒として入社しグノシー事業部に配属されました齊藤です。 自分は現在グノシー事業部でグノシー（アプリ）の分析を専任しています。データ分析部の方はニュースパスやオトクル等複数のアプリを横断的に分析、ロジック開発を担当しています。 今回は各アプリの分析担当がどんなことをやっているのか、2ヶ月間どのような事を学んだかを新卒エンジニアの立場から紹介していこうと思います。もう働き始めてから2ヶ月経ったのか・・・ 分析 分析とだけ書くとやたら広い意味になりますが、主にプロモ指標などを作成、集計し部署の人が見やすい形に整えたり、キャンペーンや特集タブに関する集計、UI変更時のA/Bテスト*1などを行っています。RedashでSQLクエリを書いて可視化したり、以下の記事のようにGASでSlackへの通知を作ったりすることもあります。 data.gunosy.io 分析業務
データ分析部で一年仕事をしての学び - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、去年の4月に新卒としてGunosyに入社し、データ分析部に配属された山田です。 先日、LabBase様からインタビューを受けてこんな記事が公開されたりしました。 labbase.jp また、先週は今年の新卒の片木くんがデータ分析部で何をやっているのかを書いてくれました。 data.gunosy.io 今年は新卒エンジニアの数が多かったので研修がかなり充実しているのですが、去年は新卒エンジニアが僕一人だったのでそのあたりの内容は実際に仕事をしながら学んでいくことになりました。 そこでこの記事では、データ分析部に配属されて一年仕事した上で学んだことを軽く紹介したいと思います。 数値を疑うこと 実行速度は思ったよりもシビアだった 大規模データの扱い おわりに 数値を疑うこと Gunosyの方針を示す「Gunosy Way」の一つに「数字が神より正しい*1」という言葉があり、実際に社内
言語処理学会第25回年次大会(NLP2019)に一般発表とスポンサーで参加しました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、研究開発チームの関です。 でんぱ組.incの推しである相沢梨紗さんと、妄キャリの推しだった桜野羽咲さんのコラボユニットが本格的に活動を開始しました。 生きてるといいことありますね。ステージ上の目のやり場に困っています。 今回3/12 ~ 3/15に名古屋大学で開催された言語処理学会第25回年次大会に一般発表とスポンサーとして参加しました。 言語処理学会年次大会へのスポンサーは今年で4年目になりますが、一般発表は初めてになります。 （昨年は論文賞をいただき、招待講演をさせていただいておりました。） data.gunosy.io 一般発表 一般発表では、Gunosyで研究開発チームでインターンをしている北田 (shunk031) が「広告クリエイティブ自動生成にむけたマルチタスク学習とConditional AttentionによるCVR予測」という題目で発表を行いました。予稿はこ
DeepなFactorization Machinesの最新動向 (2018) - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。研究開発チームの関です。 最近毎週日曜日の恋するワンピースの更新を楽しみに生きています。好きなツッコミは「この船の航海士は誰？」です。 あと虹のコンキスタドールのベストアルバム「THE BEST OF RAINBOW」は皆さん買いましたか？ 健康にいいので毎日聞きましょう。 この記事はGunosy Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 昨日はcou_zさんの「【年末年始に読みたい】Gunosyエンジニアが2018年に購入した書籍まとめ」でした。 皆さんFactorization Machinesは好きですよね。 予測モデル構築においてはXGBoostと並んでとりあえずやっておくべき手法として知られています。 今回のエントリではKDD2018で発表されたxDeepFMを読み解きながら、 DeepなFactorization Machineの現状
サマーインターンシップ2018開催報告 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosyデータ分析部内定者の桾澤と片木です。今年も昨年同様エンジニア向けデータ分析サマーインターンシップを実施しました。 学生に混ざり、メンターアルバイトとして参加したので、その様子や課題に取り組む上での気付きなど実際の写真も交えながら紹介します！ Gunosy Summer Internship 2018 について 講義 課題について 作業環境 ランチ・おやつ 結果発表 インターン参加者の感想 第一回（9/4~9/6） 杉山さん（優勝） 工藤さん 谷口さん 第二回（9/12~9/14） 濱下さん（優勝） 宮尾さん 松丸さん メンター総括 桾澤 片木 Gunosy Summer Internship 2018 について Gunosy Summer Internship 2018は、株式会社Gunosyが2018年夏に開催した短期インターンシップです。 本年は「データ分析コー
ニュースパスを支える関連記事推薦と近似近傍探索 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。メディアロジック分析部の米田 (@mathetake) です。 今日はGunosy社とKDDI社が共同で運営するニュースパスというニュースアプリケーションで使われている関連記事推薦のアルゴリズムについて書きたいと思います。 特に、約半年前に私が導入しKPIの改善に成功した新しいアルゴリズムと、そこでコアとなる近似近傍探索(Approximate Nearest Neighbor search)の技術について述べます。 関連記事推薦とは この記事で紹介する関連記事推薦とは、「特定のニュースに関連したニュースを推薦すること」です。 より具体的には、特定の記事をクリックした後に記事閲覧画面を下にスクロールすると登場する「おすすめ記事」の枠に対して、関連したニュースを検索して表示することを指します: このような枠が設置されている事は一般的なアプリケーションにおいてごく自然ですが、推薦シ
第32回人工知能学会全国大会(jsai2018)に参加し、研究発表を行いました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部研究開発チームの関です。 2018年6月5日〜6月8日に開催された2018年度人工知能学会全国大会にGunosyから大曽根、米田、山田、関の4名で参加しました。 当社はゴールドスポンサーとして協賛させていただき、主著発表1件, 共著発表1件, インダストリアルセッションでの発表1件, ランチョンセミナーの開催, スポンサー展示を行いました。 今年度の会場は鹿児島県鹿児島市の城山ホテルというところです。 駅からバスやタクシーで15分ぐらい、山の上にあるホテルでした。 晴れていれば桜島がきれいに見えるらしいのですが、残念ながら期間中は天気に恵まれませんでした。 昨年が名古屋という大都市での開催だったのに対して地方での開催ということで、参加人数は減る見込みだったそうなのですが、 約2,500人と過去最高を記録したそうです。人工知能という技術領域に対する社会的関心がますます
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)に参加 & 論文賞受賞しました - Gunosyデータ分析ブログ
はじめまして、データ分析部の小澤（id:skozawa）です。 3月12日(月)〜3月16日(金)に開催された言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) @岡山コンベンションセンターに、Gunosyから、関、久保、茂木、桾澤（インターン生）、小澤の5名で参加しました。 スポンサー発表 今回、Gunosyはゴールドスポンサーとして参加し、スポンサーブースでは、Gunosyにおける自然言語処理や機械学習を活用した取り組みについて、ポスター発表しました。 具体的には、以下のような発表をしました。 記事・動画閲覧ログを利用したニュース・動画配信の最適化 記事・動画閲覧ログを利用した広告配信の最適化 クリックベイトの分析 クリックされやすいがユーザの満足度を伴わないコンテンツの調査・定量化 DEIM 2018でも発表（タイトルと画像が一致しないニュース記事による クリックベイトの文析, 関, D
RedshiftとBigQueryでよく使うSQLの違いTips - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部インターン生の小川です。インターンでは主に動画収集のロジック実装に取り組んでいました。 Gunosyではログの管理にRedshiftとBigQueryを使用しています。 サービスはAWS上で動いているものも多いので基本はRedshiftで、ログの量が多いものやアドホック分析に用いるものはBigQueryに格納しています。 この2つのサービスでSQLの書き方が微妙に異なるところがあり、もどかしい経験をしたので、今回は、よく使うSQLの文法でRedshiftとBigQueryで表現が異なる所をまとめてみようと思います。 BigQueryの導入についてはこちらの記事をご覧ください。 また、この記事ではBigQueryはStandard SQLで記述していきます。 data.gunosy.io 日付・時刻関数 現在時刻(UTC) 現在時刻(JST) 現在の日付(UTC) 現在の日付(J
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