推薦システムの実績をLookerでモニタリングする - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ML・データ部/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機械学習を用いた推薦システムを開発・運用しています。また、推薦システムの実績を定常的に確認するためのシステムも開発しています。本記事では、Lookerを用いて推薦システムの実績をモニタリングするシステムの改善に取り組んだ件についてご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 課題解決のために 要件1. 指標異常時の自動アラート 要件2. サマリの定期配信 要件3. 上記2つをSlack通知できること ダッシュボードの候補の比較 要件を満たすための設計 要件の実現方法 開発環境と本番環境 実装 ディレクトリ構成 ダッシュボード ダッシュボード構築の流れ 配信実績に関して 推薦結果に関して GitHub Actions 1. 指標異常時の自動アラー
WebアプリのAPIリクエスト効率化 - ZOZO TECH BLOG
Webフロントエンドエンジニアの権守です。 今回は、iQONのWebアプリのAPIリクエスト部分の仕組みを改善したことについて紹介します。 前提 このブログでも何度か紹介していますが、iQONでは、ネイティブアプリとWebアプリの両方で、共通のAPIを利用して開発を行っています。 そのため、通常のRailsアプリケーションと異なり、iQONのWebアプリ版のモデル部分では、DBへのアクセスを行わずAPIへのアクセスを行い、データを取得します。 こういった形式を扱うGemとしてはherなどがありますが、iQONでは、完全にREST形式でない、並列でリクエストを行いたいなどの理由から自前で実装しています。 問題 しかし、このモデル部分には次の二つの問題がありました。 APIリクエストの依存関係を記述できないため、実行タイミングを制御する必要がある APIリクエストのリクエスト処理とデータの取得
レコメンドアルゴリズム(BPR)の導出から実装まで - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、エンジニアの中村(@tn1031)です。弊社のプロダクト「iQON」には「for You」というレコメンド機能が実装され、個々のユーザに毎日おすすめのファッションアイテムを届けています。 press.vasily.jp 今回はこの「for You」に関連して、レコメンドを実現するアルゴリズムのひとつであるBayesian Personalized Ranking (BPR)を紹介したいと思います。 本記事ではひとつの手法に話題を絞りますが、一般的な協調フィルタリングやレコメンド自体について詳しく知りたい方は、こちらのNetflix Prizeで使われた手法のまとめがとても参考になります。 協調フィルタリングとBPR 行動ベースの協調フィルタリングではユーザ x アイテムの行列の行列分解(Matrix Factorization)を考えます。 評価の行列をとします。行のインデック
ディープラーニングで洋服を整理してみました - ZOZO TECH BLOG
概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから
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