ディープラーニングベースのレコメンドシステムとBytePlusのアプローチ - Qiita
ByteDanceのBytePlusというtoB事業部に所属している叶（ヨウ）と申します。BytePlusの推薦システムについて以下のホワイトペーパーを翻訳しましたので、Qiitaにも投稿したいと思います。皆様の日々のお仕事でお役に立てれば幸いです。 概要 近年、データの急激な増加に伴い、情報オーバロードの問題が起こっています。インタネット上に情報が溢れていて自分が知りたい情報を検索エンジンで検索したらすぐ数百万件の結果が出てくることも多いかと思います。一方、情報が多すぎて、一番欲しい情報をなかなか見つけられないこともしばしばです。その中で、レコメンドシステムは、情報オーバロードの問題を解決するための効果的な方法となっています。過去数年間、コンピュータビジョンや自然言語処理（NLP）など、さまざまな分野でディープラーニングの成功を目の当たりにしてきました。これにより、現在知られているレコメ
よくある質問 - Amazon Personalize | AWS
Q: Amazon Personalize とは何ですか? Amazon Personalize はフルマネージド型の機械学習 (ML) サービスで、お客様のデータを使用して、ユーザー向けに製品/コンテンツに関するレコメンデーションを生成します。お客様は、エンドユーザー (年齢、場所、デバイスの種類など)、カタログ内のアイテム (ジャンル、料金など)、ユーザーとアイテム間のインタラクション (クリック、購入など) に関するデータを提供します。Personalize はこのデータを使用してカスタムのプライベートモデルをトレーニングし、このモデルは、API を介して提示できるレコメンデーションを生成します。 このサービスは、アルゴリズムを使用して顧客の行動を分析し、顧客が関心を持ちそうな製品、コンテンツ、およびサービスをレコメンドします。このカスタマーエクスペリエンスの向上アプローチにより、顧
マッチングアプリにおける推薦システム
2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/
エンジニア組織の年次計画とミッションツリー - nozayasu
CTO となり一年が経ちました、あっという間ですね。以前とは違うマネジメントの考え方が形になってきたので、筆を取ります。 財務視点でのエンジニア組織年次計画の作り方 ミッションツリーとロールの関係 1. 財務視点でのエンジニア組織年次計画の作り方 バーンレートを正しく意識する 「自分たちが扱う事業モデルは、サービスで主要な売上を得ていますか？プロダクトで主要な売上を得ていますか？」 SaaS のような月額課金モデルは、プロダクト売上構成比率: 高、サービス（導入時のコンサルティング等）売上構成比率: 低の関係性になりやすい 仲介業のような契約手数料モデルは、プロダクト売上構成比率: 低、サービス売上構成比率: 高の関係性になりやすい 主要な売上を担う領域に、主要な予算が割り当てられる 要は事業モデルよって、プロダクト開発（≒エンジニアリング）を営業キャッシュフロー（以下CF）扱いと見るか、
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