機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Scoreのハンズオンワークショップを開催しました | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリでCRE (Customer Reliability Engineering) に所属している @hurutoriya です。 今回メルカリ社内での勉強会の一環として、Google が提案した機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Score のハンズオンワークショップを開催しました。 本記事では、ML Test Score の説明、ワークショップの開催方法や簡単な考察などをお話します。 今回はWFHの影響も受け Google Meet を使ったフルリモートでの開催となりました。 ワークショップの内容として、メルカリ内で実際に運用されている機械学習システムを対象に、実際にそのシステムを開発する機械学習エンジニアが ML Test Score を計算しました。 ML Test Scoreの説明 ML Test Score の目的は、定量化しづらい機械学習シス
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。AIチーム所属ソフトウェアエンジニアの@shidoです。 機械学習は様々なサービスの中で強力な武器となりますが、データパイプラインの構築や学習のための計算リソースの確保など、リーズナブルにシステムに組み込むには機械学習特有の困難を克服しなければなりません。 またその困難は機械学習の応用先によっても様々だと思っています。今回の記事ではデータパイプラインの構築に「Human-in-the-Loop (HITL)」と呼ばれる機構を違反出品検知のための機械学習システムへ取り入れた実例と、この仕組みについての考察をお話します。 もくじ 違反出品検知システムについて メルカリの安心・安全・公正な取引環境への取り組み ポリシーの変更について 不正取引の潮流の変化について 機械学習システムによる違反出品の検知 機械学習による違反出品検知の強みと課題 継続的なモデルアップデートの重要性 Huma
メルカリ・ヤフー・ZOZO開発者が語る「画像検索」の最前線！ Bonfire Data & Science #1 イベントレポート
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 祝！ データサイエンス領域で初めての Bonfire！！ そんな記念すべき初回のイベントレポートを書かせていただきます、Yahoo!ショッピングでサイエンス領域を担当している東孝信です。 Bonfire Data & Scienceは、データとサイエンスに関わる人たちが情報共有できる勉強会/交流会です。 今後も定期的に開催される予定ですので、興味のある方は第2回以降もぜひチェックしてください！ さて、第1回のテーマは「画像検索」です！ 最近EC系のサイトで類似画像検索が出来るようになったけどどうやってるの？ 画像検索のモデルってどうしてるの？ 画像検索のインフラはどうしてるの？ 私たちの会社でも画像検索を用いたサービスを構築できる
メルカリ 不正取引ユーザーを機械学習、ネットワーク解析で検出 | Ledge.ai
ユーザー間の取引がサービスの大きな要であるメルカリ。当然、不正取引は悩みの種だ。 そのメルカリは2019年5月、増田直紀上級講師（英ブリストル大学）、小舘俊（東北大学）と共同で、機械学習と「ネットワーク解析」と呼ばれるデータ解析方法を用いて不正取引を検出する研究成果をネットワーク科学の主要な国際会議である「NetSci 2019」で発表した。 ネットワーク科学とは ユーザとユーザの取引関係はネットワークとして表すことができます。同様に、他の人間関係、経済現象、インターネット、交通網、生態系、遺伝子と遺伝子の関係など、様々な現象やデータはネットワークという共通言語で表すことができます。ネットワーク科学は、「つながりの科学」であり、ネットワークとして表されるデータから有用な情報を引き出したり、社会や科学などにその知見を応用することを目指す研究分野です。 「ネットワーク解析」を用いて不正取引を検
Mercari ML Ops Night Vol.1 を開催しました
こんにちは、機械学習エンジニアの @hurutoriyaです。 2018/05/23 にMercari ML Ops Night Vol.1というイベントを開催しました。 Mercari ML Ops Night Vol.1 – connpass 機械学習アルゴリズムそのものではなく、 システム構成や、モデルのデプロイ、データの収集など、 機械学習をプロダクションで運用するにあたって直面する課題やその解決方法などを、 ざっくばらんにお話できればと思います。 当イベントページは公開1時間で100人の定員枠が埋まり、最終的に申込者が296人!! に到達し、プロダクション環境での機械学習の運用に対する注目の高まりを感じ取ることができました。 プロダクション運用への壁 最近では国内でもMLSEやML Ops Studyなど機械学習のモデリング以外の部分に注目したイベントが開催されています。 ML
Drink Meetup with Mercari #53（BI & ML/NLP） (2017/05/30 19:00〜)
新機能 バウチャーによるイベント管理機能をリリースしました。協賛企業の社員や関係者のイベント参加を円滑にすることに活用いただけます。詳しくはヘルプページをご覧ください。 新機能 connpass APIに新しく、所属グループを取得できるAPIやユーザーの参加イベントAPIを追加しました。各APIの詳細な仕様や利用方法につきましては、 APIリファレンス をご確認ください。またAPI利用希望の方は connpassのAPI利用について をご覧ください。 お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 5月 30 Drink Meetup with Mercari #53（BI & ML/NLP） メルカリのデータサイエンスや機
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