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RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定
The importance of layered thinking in data engineering
Looks a bit like a data lake right? (Tangled wires by Cory Doctorow on Flickr (CC BY-SA 2.0) )Who is this for?Are you a data scientist or data engineer keen to build sustainable and robust data pipelines? Then this article is for you! We’ll walk through a real-world example and by the end of this article you’ll understand why you need a layered data engineering convention to avoid the mistakes we
ML Pipeline事始め – kedro(+notebook)とMLflow Trackingで始めるpipeline入門 – - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2020.07.06 ML Pipeline事始め – kedro(+notebook)とMLflow Trackingで始めるpipeline入門 – こんにちは。次世代システム研究室のT.S.です AI/機械学習が不可欠となった昨今、数多くの方がKaggleなどの分析コンペ参加から機械学習モデルの実験、そして本番環境への適用まで色々実施してらっしゃると思います。 私もその一員で、日々モデルの実験から本番機械学習基盤の構築まで色々な分野の機械学習関連業務に従事しております。 そうした中で（皆様も同じ悩みを抱えているかと思いますが）実験->本番適用->運用に渡って、色々な悩みを抱えています。 一例ですが、こん悩みがあります 実験を複数回繰り返した結果、実行結果とハイパパラメータの組み合わせがゴチャゴチャになる 実験時の処理がモジュール化していないため、処理順序の入れ替えや追加が困難 実験時
(PDF) Data mining for the online retail industry: A case study of RFM model-based customer segmentation using data mining
Many small online retailers and new entrants to the online retail sector are keen to practice data mining and consumer-centric marketing in their businesses yet technically lack the necessary knowledge and expertise to do so. In this article a case study of using data mining techniques in customer-centric business intelligence for an online retailer is presented. The main purpose of this analysis
MLメタデータによる優れたMLエンジニアリング | TFX | TensorFlow
MLメタデータによる優れたMLエンジニアリング コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ペンギンを分類するために本番MLパイプラインを設定するシナリオを想定します。パイプラインはトレーニングデータを取り込み、モデルをトレーニングして評価し、それを本番環境にプッシュします。 ただし、後でさまざまな種類のペンギンを含むより大きなデータセットでこのモデルを使用しようとすると、モデルが期待どおりに動作せず、種の分類が正しく開始されないことがわかります。 この時点で、あなたは知ることに興味があります： 利用可能なアーティファクトが本番環境のモデルのみである場合、モデルをデバッグするための最も効率的な方法は何ですか？モデルのトレーニングに使用されたトレーニングデータセットはどれですか？この誤ったモデルにつながったトレーニングの実行はどれですか？モデルの評価結果
Pytorch Template 個人的ベストプラクティス（解説付き） - Qiita
はじめに Pytorchでコードを書き始めるとき、乱数固定やデータローダー、モデルの訓練や学習結果の取得等、毎度色々なサイトを参照するのは面倒だと思い、現時点の個人的ベストプラクティス・テンプレートを作成してみました。 今後のバージョンアップや便利なライブラリの登場で変わるかもしれませんげ、現在はこれで落ち着いています。 個人的な備忘録も兼ねて、前半に簡単な解説付きのコードと最後に全コードを載せています。 もっと便利な書き方やライブラリなどあれば、コメントいただけると嬉しいです。 テンプレート（解説付き） 1. ライブラリインポートと初期設定 torchやよく利用するライブラリ(numpy, matplotlib)のインポート モデルの訓練時（for文）の進捗を表示するtqdmライブラリ（jupyter notebookとコマンドライン版） 進捗表示は待ち時間の見積もりやエラーに気づくこと
LyftLearn: ML Model Training Infrastructure built on Kubernetes
Authors: Vinay Kakade, Shiraz Zaman IntroductionIn a previous blog post, we discussed the architecture of Feature Service, which manages Machine Learning (ML) feature storage and access at Lyft. In this post, we’ll discuss the architecture of LyftLearn, a system built on Kubernetes, which manages ML model training as well as batch predictions. ML forms the backbone of the Lyft app and is used in d
Guide to File Formats for Machine Learning: Columnar, Training, Inferencing, and the Feature Store
TLDR; Most machine learning models are trained using data from files. This post is a guide to the popular file formats used in open source frameworks for machine learning in Python, including TensorFlow/Keras, PyTorch, Scikit-Learn, and PySpark. We will also describe how a Feature Store can make the Data Scientist’s life easier by generating training/test data in a file format of choice on a file
Open Sourcing Manifold, a Visual Debugging Tool for Machine Learning
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more In January 2019, Uber introduced Manifold, a model-agnostic visual debugging tool for machine learning that we use to identify issues in our ML models. To give other ML practitioners the benefits of this tool, today we are excited to announce that we have released Manif
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