DeNAにおける機械学習・深層学習活用
2. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ⾃⼰紹介 n 藤川和樹 ⁃ 所属 • DeNA システム本部 分析推進部 分析基盤グループ ⁃ 2014.4 新卒でDeNAへ⼊社（3年⽬） • これまでの主な業務内容 ⁃ ソーシャルゲームの各種課題分析、それに伴うデータ基盤の整備 ⁃ mobageプラットフォーム・キュレーションサービスにおける パーソナライズ・レコメンドシステムの開発 ⁃ mobageプラットフォーム上における対話型⼈⼯知能システムの開発 n 経歴 ⁃ 2014.3 神⼾⼤学⼤学院 システム情報⼯学研究科 修了 • 研究分野 ⁃ 深層学習、⾃然⾔語処理 • テーマ ⁃ 深層学習による複数⽂書の圧縮表現の獲得と株価動向推定への応⽤
多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
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