KPIのモニタリング自動化と運用体制の整備 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。データシステム部/推薦基盤ブロックの佐藤 (@rayuron) です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、推薦システムの実績をLookerでモニタリングするというテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しましたが、運用していく中でいくつかの課題が見えてきました。本記事では、より効率的かつ効果的なKPIのモニタリングを実現するための取り組みについて詳しくご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 トレンドを考慮した異常検知が不可能 モニタリングの設定が面倒 アラート対応フローが不明確 サマ
Python で作る協調フィルタリング入門：カレー推薦システム - Qiita
はじめに カレー好きの皆さん、こんにちは！「もっと自分好みのカレーに出会いたい」「友達にぴったりのカレーを提案したい」と思ったことはありませんか？今回は、そんな夢を叶える魔法のような AI 技術、「協調フィルタリング」を使って、カレー推薦システムを作ってみましょう。 この記事で学べること カレー好きの皆さん、協調フィルタリングを学ぶことで、こんな素敵な体験ができるんです： AIの実践的な使い方を知る: NetflixやAmazonなど、普段使っているサービスの裏側で動いているAI技術を、カレーという身近な題材で理解できます。難しそうなAIも、こうして実践的に学べば、とても親しみやすいものだとわかりますよ。 個人の好みに合わせる技を習得: 「この人にはこのカレーがぴったり！」というマッチングの裏側にある技術を学べます。これは、カレーショップのオーナーさんや、友達にぴったりのプレゼントを選びた
レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムの中では、どんな情報にアクセスするかを決定する際に、Embeddingと呼ばれる文章をベクトル化する技術が使用されています。そして多くの場合では小数(float)の多次元ベクトルが採用されています。 しかし、Embeddingの中には各ベクトルの数値を1Bitのデータとして扱うBinary Embeddingというものが存在します。 本記事では、Embeddingの手法の一つであるそのBinary Embeddingについて解説と検証を行います。 サマリー Binary Embeddingを採用することで以下のような効果を得ることができます。 保管するベクトルデータの容量を96%ほど削減で
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