TensorFlowを初期の頃から触っていて define-and-run の流儀にはそれなりに慣れてしまっていたけど、そろそろTensorFlowも2.0がreleaseされそうだし(2019.09時点で 2.0rc1) 新しいinterfaceも触っておかないと、と思って勉強してみた。 Effective TensorFlow 2.0 を読むと、major changesとして "Eager execution"、recommendationsとして"Keras layers and models"が紹介されている。 これからの時代はKeras APIを使ってEager executionでやっていく必要がありそうだ。 お題: 将棋駒画像の分類 昨年くらいから将棋の画像認識をやろうと思って 駒の画像データセットを作成 していた。今回はこれを使う。 各駒14種の先手・後手で28種、空白マ
クックパッドマートにおける item-to-item レコメンデーションの変遷 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事ではクックパッドマートにおける item-to-item レコメンデーションについて、その概要とアルゴリズムの変遷についてお話したいと思います。 item-to-item レコメンデーションとは レコメンデーションにはいくつかタスクが存在しますが、今回はその中でも item-to-item レコメンデーションについてお話します。 item-to-item レコメンデーションでは、「ある商品について、その商品を軸におすすめできるアイテム」を表出します。表現の仕方はサービスによって様々ですが、よく この商品を買っている人にはこちらもおすすめです , この商品に関連する商品 などと表現されています。 さて、その item-to-item レコメンデーションの中にも実は更に種類があります。それは商品間のスコア(距離,類似度,e
WebサービスのA/Bテスト代替手段としての観察データからの平均処置効果推定 - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は平均処置効果の推定方法について紹介します。より具体的にはマッチングや重み付けといった共変量のバランシングを利用してバイアスの小さい推定をする方法を使い、複数得られた推定結果を絞り込んで意思決定に使える結論を得るまでの流れを扱います。サンプルデータを使って実際に推定を行い結果を解釈するところまで行います。コードはRです。完全にコンセンサスのとれた因果推論方法・手順はおそらく存在しないので、現時点でよいのではと考えている方法の紹介になります。 今回紹介する方法のポイントは、共変量のバランシングによってモデル依存性が低下することを利用して信頼できそうな推定結果を絞り込んでいるところにあります。手法やモデルによって様々な推定値が得られますが、バイアスの評価方法がないため採用すべきものがわからないという問題があります。しかし、共
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TensorFlow 2.0 時代の Keras API での画像分類器 - すぎゃーんメモ