広告システムにおける機械学習モデルの推論差分検知について - Gunosy Tech Blogこんにちは。データサイエンス部の石川です。 弊社では広告配信の最適化のために CTR・CVR*1 を推定する機械学習モデルを開発していて、定期的な学習とモデルの更新を行っています。 このようなシステムにおいて、学習済みモデルが推論システムで問題なく動作することを保証するために、デプロイされるモデルの挙動を検証する仕組みが必要です。 特に、学習時と推論時で同一の広告リクエストに対して同じ推論値を出力するかを確認する仕組みを「差分検知」と呼んでいます。 この記事では、弊社の広告システムにおける機械学習モデルの差分検知について紹介します。 背景 課題 解決策 PyO3 の実装 まとめ 背景 弊社の CTR・CVR を推定する機械学習システムでは、ワークフローエンジンが定期的にモデルの学習を実行し、その後学習済みモデルを S3 にアップロードします。 広告スコアリングサーバは S3 上のモデル変更
