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2019年下半期 社内機械学習勉強会開催レポート
今期の勉強会の内容紹介 前期までは機械学習の基礎的知識を会社の仲間と一緒に勉強していたので、今期は社内の本番データを利用して機械学習の実装を行いました。 勉強会の課題の設計要件 1 勉強した技術が今後の会社業務に活かせるよう、今期の課題は会社の業務と関連性のある問題にします。 2 課題を明確に評価できるよう、課題の難易度は《基本・中級・上級》の三つに分けます。 3 各自課題に取り組みます。 4 課題の基本要件を達成するのに要する時間を3ヶ月（1週間あたり 2時間/人ベース）と設定します。 勉強会の流れ 勉強会の課題 今回の勉強会の実戦課題はクリック率の予測です。 CTRとは 当社はアドネットワークを開発・運営しています。CTRとは、アドネットワークで指定されたユーザーに対して、指定された広告がクリックされた回数(click)と表示された回数(imp)の比率の事を指します。 課題の要件 課題
エムスリーさんと合同で、機械学習勉強会を開催しました - Unipos engineer blog
機械学習の開発及び、データ分析を行っています長谷川(@Hase8388)です。 先週の2/5にエムスリー株式会社さんの機械学習エンジニアの皆様と、合同で勉強会を開催しました。 イベント後のエムスリーさんの皆様との集合写真 テーマは、最近話題に上がることが多い『MLOps』。機械学習における開発、運用をする上でのハマりどころや、円滑にプロジェクトを進めるための知見についてです。 m3-engineer.connpass.com 弊社からは、自社サービスの一角である、広告プロダクトにおける機械学習をどのように導入したかについて私(長谷川)が、また、同じく自社プロダクトで、従業員同士で感謝と給料を贈り合うHRサービスのUniposでのデータ分析及び、機械学習の活用について同じチームの水谷(@tenajima)が発表しました。 また、エムスリーさんからは、チームリーダーである西場正浩(@m_nis
2021年上半期 社内機械学習勉強会開催レポート
今期の勉強会の内容紹介 勉強会の課題の背景：クッキーレスの時代が来る 現在、各広告会社はブラウザのクッキーを利用してユーザーの行動履歴をトラッキングし、ユーザーの好みを予測して相対的に効果が大きい広告を出すことができます。しかしブラウザ市場で主にシェアを握っているGoogle、Appleなどの大手会社はプライバシーを重視する理由で、クッキーによるユーザーの行動履歴のトラッキングを厳しく制限するようになっています。さらに将来は完全にクッキートラッキングを禁止される予定もあります。これからはクッキーレスでユーザーとの相性が良い広告を出す方法を考える必要があります。 クッキートラッキングの代案 クッキートラッキングの代案の一つは、ユーザーの行動履歴を分析しないで広告が掲載されている記事と広告の相性を分析することです。例えば車のレビュー記事を見ている方はカーローンの広告をクリックする可能性がありま
2020年下半期 社内機械学習勉強会開催レポート
今期の勉強会の内容紹介 勉強会の課題 今回の勉強会の課題は自然言語処理モデルを使ってキーワードと広告の相性を評価することです。課題は下記の4つの条件で設計しました。 会社の業務と関連性があります。 自然言語処理モデルの要件の難易度は基本、中級、上級の3つに分けます。 設計や実装は各自で取り組みます。 3ヶ月以内で実装する必要があります（1週間あたり 2時間/人 ベース）。 勉強会の課題 Keywordが含まれている記事の広告配信の結果からKeywordと広告主の相性をスコアリングします。 勉強会の流れ 勉強会の結果発表 今回の勉強会では、機械学習エンジニアである運営メンバーが参加者のアウトプットを評価し、以下の指標を満たす上位三名を表彰しました。 ・新しい自然言語処理モデル「BERT」を用いて実装した ・広告主と相性がよいキーワードを抽出した 表彰されたメンバーの様子です。 まとめ ”討論
2022年上半期 社内機械学習勉強会開催レポート
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。社内エンジニア限定で行っている、2022年上半期 の機械学習勉強会が無事に終わりました。今回はその勉強会について、みなさんへご報告させて頂きたいと思います。 今期の勉強会の内容紹介 勉強会の課題の内容：MLOps MLOPSは分析（ML）＋開発（Dev）＋リリース（Operations）の組み合わせです。 機械学習の開発効率を向上させる為に、機械学習project の開発原則とルールが纏められています。 具体的なMLOpsについては以前にブログを書きましたので、ご参考にしてください。今回の勉強会の課題は参加者達と一緒にMLOpsの基本知識を勉強して会社のプロジェクトをMLOpsで解決することです。 課題になるプロジェクトの背景：クッキーレスの時代の対策 現在、各広告会社はブラウザのクッキーを利用してユーザーの行動履歴をトラッキングし、ユーザ
[Python機械学習勉強会 in 新潟 #17][資料公開]AWS Glue Data Quality（プレビュー）の機械学習システムにおける活用を考えてみました | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 2月12日 (日) に開催された「Python機械学習勉強会 in 新潟 #17」にて、AWS Glue Data Quality（プレビュー）の機械学習システムにおける活用について発表したので資料をご共有します。 ポイントのご紹介 Amazon Web Services ブログで公開されている『Amazon SageMaker Model Monitor を活用したデータドリフト検知の解説』では、Deequを使ったデータドリフト検知の例が言及されていました。Deequを元としたAWS Glue Data Qualityでは、Deequ用のリソースを頑張って用意しなくても、いよいよ誰でもサーバーレスにAWS上のデータに対してデータ品質チェックが実践できるので、機械学習の用途でどのように使えそうか調べてみました。 ブログではデータドリフトの検知方法の
![[Python機械学習勉強会 in 新潟 #17][資料公開]AWS Glue Data Quality（プレビュー）の機械学習システムにおける活用を考えてみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a150f62d092d23dcf3284d203f981cae8fc153e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd1tlzifd8jdoy4.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Faws-glue.png)
2020年上半期 社内機械学習勉強会開催レポート
今期の勉強会の内容紹介 2019年下半期に習得した技術や経験を活かし、GCPのクラウドを利用して実際の業務の課題解決を行います。 勉強会の課題の設計要件 勉強した技術が今後の会社業務に活かせるよう、今期の課題は会社の業務と関連性のある問題にする 課題を明確に評価できるよう、課題の難易度は《基本・中級・上級》の３つに分ける 設計や実装は各自で取り組む プロジェクトの基本要件を達成する期間は、約3ヶ月とする（1週間あたり 2時間/人 ベース） 勉強会の流れ 勉強会の課題 広告の枠 x 広告のCampaign毎のクリック率の予測です 課題の要件 課題の要件はシンプルです。当社のアドネットワークのログから学習データを用意して、指定されたユーザーに対して指定された広告がクリックされる確率を予測することです。 勉強会の結果発表 表彰されたメンバーの様子(コロナ対策のため、ソーシャルディスタンスを守りま
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![家族で情弱には厳しいと噂のディズニーランドに行ってきたので乗ったアトラクションとかかった金額を公開します - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cbfe9afd897e6319726fdcc524ffadff1c28209a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20240610%2F20240610182527.jpg)
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