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『yng87.page』

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  • テーブルデータの前処理を何でやるか

    78 users

    yng87.page

    最近読んだ、The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset という記事に最近考えていたことが書いてあったので便乗して自分の考えを書き留めておく。 元記事では、かつては大規模なデータの処理というと何はともあれ分散システムであり、Spark や BigQuery などを導入するのが当然であったが、近年は DuckDB や Polars など、シングルノードでも高速にテーブルデータを処理できる技術が登場してきたことで必ずしも分散システムは必要ではないよねという風潮に変わってきた、ということが述べられている。コスト面でもクラウドを使うのであれば、小さいインスタンスをいくつも立てて分散処理するのと、合計して同程度の vCPU や RAM を持つ一つの大きなインスタンスを立てて処理するのとで料金

    • テクノロジー
    • 2025/02/18 13:37
    • SQL
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    • 統計
    • XGBoost と LightGBM に実装されているポジションバイアス除去を試してみた

      3 users

      yng87.page

      はじめに 以前も記事にしたが、ウェブ上のユーザーの行動ログを使って推薦システムを開発している自分のようなMLエンジニアにとって、ランキング学習におけるポジションバイアスの除去は重要なテーマである。サービスのログは通常様々なバイアスに塗れており、特にリストの上位に表示されたアイテムほどクリックが集まりやすくなってしまうポジションバイアスは非常に厄介だ。アカデミアではこの手のテーマはだいぶ研究が進んでいるものの、これまでは論文や書籍で手法が紹介されるだけで、手軽にパッと使えるライブラリは存在しなかった。 しかしどうやら最近になって XGBoost や LightGBM という多くの人が使う強力なGBDTライブラリにポジションバイアスを除去する機能が実装されたらしく、これが使い物になるのであれば実務で利用するハードルがグッと下がると思い、実験して性能を検証してみた。 検証に使うデータセット ここ

      • テクノロジー
      • 2024/08/09 13:07
      • 機械学習
      • search
      • python
      • 実務でレコメンドをやっているのでKaggle H&Mコンペに参加しました

        3 users

        yng87.page

        最近Kaggleで開催されていた、H&M主催のファッション推薦コンペに参加しました。自分はファッションEC企業でレコメンドシステムの構築に関わっており、このコンペはまさに自分が扱っている技術・ドメインの問題です。腕試しと技術研鑽のため、参加することにしました。 結果は25位という、なんとも言えない悔しい結果になってしまいましたが (gold が欲しかった)、色々学びがあったので記録を残しておきます。1 H&M Personalized Fashion Recommendations | Kaggle 自分の解法は以下の discussion に上げています。 25th place solution なお一口に業務のレコメンドと言っても、バッチで1日一回だけ計算をすれば良いのか、オンラインでリアルタイムに推論するのか、組織のMLインフラが整っているのか等によって使う技術や考慮事項は変わってく

        • テクノロジー
        • 2022/05/14 22:09

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