メンテナブルな機械学習システムの考察 | 株式会社サイバーエージェント

執筆者 執筆者：數見拓朗 所属部署：技術本部 秋葉原ラボ 業務経歴：トレンド検知システムやスパムフィルタの開発・運用、Amebaと広告配信のデータ分析業務を担当。 概要 機械学習は、データの複雑な関係を明らかにし、未知データの予測や特徴の発見を得るのに有用である。しかし、一般に提供されている機械学習ライブラリは、長期的な運用を目標としてデザインされていない。そのため、高い識別性能を維持するには、通常のソフトウェア開発・運用の知見では不十分である。本レポートの目的は、アメーバブログに提供している機械学習フィルタを例として、長期的に運用可能な機械学習システムを考察することである。 目次 1.はじめに アメブロは，アメーバで最も古く，情報発信手段として多くのユーザに利用されているブログサービスである．2015年2月のデータでは，一日当たり約数十万件のエントリーが投稿されている．一方で，一部の悪意

[kimutansk]

モジュール分割、モデルのバージョン管理あたりは他のプログラムでもよくある話と。アンチパターンは面白いです。

[kumicit]

不正検知系だと、分析ロジックの即時デプロイは重要。腐るほどゴミブログがありそうだが、少数の不正を大量の正当なユーザから識別する場合は、サンプリングもそれなりに。

[chezou]

実システムの課題が良くまとまっていた

[kimyan]

メンテナブルな機械学習システムの考察 うちのスパムフィルターは彼がいてこそ成り立ってます。ほんといつも世話になってます。なお、実物はもうちょっとチャラいですw