機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが

ハッカドールというニッチ向けの自動ニュースレコメンドアプリの出来がなかなかおもしろく、日曜データサイエンティストとしていろいろ刺激されたので、久々に単語の重要度とかを表現できるTF-IDFのプログラムを作ってみました。 刺激を受けたスライドはこちら 捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール） from Yusuke Enomoto www.slideshare.net そして、実際に作ってみたやつ。 問題と解決 ・問題１ このプレゼンで触れられているようにニッチ界隈の単語やネットスラングなどは、日々増えたり減ったりしていて、とてもじゃないが自分では管理しきれない ・解決１ IPADIC-NEOLOGDというプロジェクトでGITで常に最新の単語にアップデートされ続けているものを発見。ヒューリスティックに単語、新語などを追加しているようです。自分一人での単語追加は膨大な手間がかかるもの。I