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  • 成功した機械学習モデル150個を分析してわかったことまとめ、Booking.comの場合

    by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340

    成功した機械学習モデル150個を分析してわかったことまとめ、Booking.comの場合
    eureka-me
    eureka-me 2019/10/16
    予測は遅延をもたらし、遅延するとコンバージョン率が下がる。こういうウェブサイト系の機械学習だと反応速度とかも重要。機械学習にも不気味の谷が存在。でもそれは説明の仕方で対処できるのでは。
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