Kaggle Days Tokyo 参加レポート - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは！Gunosy Tech Lab の石川（@takaishikawa42）です。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2019、12日目の記事です。 昨日の記事は id:mgi さんによるグノシーにおける AWS Transit Gateway 活用事例 でした。 12月11日・12日の2日間の日程で六本木の Google Japan のオフィスで開催された Kaggle Days Tokyo に参加してきたので、本記事ではそのレポートを書きたいと思います。普段趣味で Kaggle を楽しんでいる身として Kaggle Days が東京で開催されることを知り、前のめりで参加してきました。 当日の様子は Twitter のハッシュタグ #kaggledaystokyo で呟かれており、togetter でもまとめられています。*1 はじめに Kagg
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
リサーチインターンの成果がトップカンファレンスであるKDD2019に論文として採択されるまで - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。今回は可愛い我が子（研究のことです）について書きます。 この度、私と研究開発チームの関さんで取り組んでいた研究がデータマイニングに関する国際会議KDD2019のApplied Data Science Trackにて採択されました。 gunosy.co.jp 発表した論文は "Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives"というタイトルで、テキストにフォーカスした広告クリエイティブ作成支援のためのコンバージョン予測がメインの研究です。 arxiv.org 今回はこうした研究がスタートしたきっかけや、インターン中にどのように研究を
双曲空間ではじめるレコメンデーション - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、MediaAds ML Teamに所属している飯塚(@zr_4) です。 以前書いたブログ*1をベースに変更を加えた論文がRecSys 2019 *2 に通りました(ヤッター)。 埋め込みベースの推薦は、近年最も成功を収めた推薦手法の一つです。 埋め込みベースの推薦を行っている多くの大企業では、精度良くアイテムやユーザーを表現するため、数百次元のベクトルを使用しています。それによって、莫大な計算リソースを日々消費していることと思います。またリアルタイムにベクトルの演算を行うために検索システムを自作している企業も少なくないと思います*3。負荷の大きさから、特定のロジックの実装に踏み込めないケースも多々あるかと思います。 一方で近年、埋め込みの空間に双曲空間を用いることで、階層構造、木構造、Directed Acyclic Graph (DAG) が低次元のベクトルで表現
DeepなFactorization Machinesの最新動向 (2018) - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。研究開発チームの関です。 最近毎週日曜日の恋するワンピースの更新を楽しみに生きています。好きなツッコミは「この船の航海士は誰？」です。 あと虹のコンキスタドールのベストアルバム「THE BEST OF RAINBOW」は皆さん買いましたか？ 健康にいいので毎日聞きましょう。 この記事はGunosy Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 昨日はcou_zさんの「【年末年始に読みたい】Gunosyエンジニアが2018年に購入した書籍まとめ」でした。 皆さんFactorization Machinesは好きですよね。 予測モデル構築においてはXGBoostと並んでとりあえずやっておくべき手法として知られています。 今回のエントリではKDD2018で発表されたxDeepFMを読み解きながら、 DeepなFactorization Machineの現状
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)に参加 & 論文賞受賞しました - Gunosyデータ分析ブログ
はじめまして、データ分析部の小澤（id:skozawa）です。 3月12日(月)〜3月16日(金)に開催された言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) @岡山コンベンションセンターに、Gunosyから、関、久保、茂木、桾澤（インターン生）、小澤の5名で参加しました。 スポンサー発表 今回、Gunosyはゴールドスポンサーとして参加し、スポンサーブースでは、Gunosyにおける自然言語処理や機械学習を活用した取り組みについて、ポスター発表しました。 具体的には、以下のような発表をしました。 記事・動画閲覧ログを利用したニュース・動画配信の最適化 記事・動画閲覧ログを利用した広告配信の最適化 クリックベイトの分析 クリックされやすいがユーザの満足度を伴わないコンテンツの調査・定量化 DEIM 2018でも発表（タイトルと画像が一致しないニュース記事による クリックベイトの文析, 関, D
Gunosy における AWS 上での自然言語処理・機械学習の活用事例: AWS Summit dev day 2017 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。Gunosyデータ分析部の大曽根(@dr_paradi) です。最近はJOHN TROPEA BAND featuring STEVE GADD etcのライブを観に行きました。 業務では主にニュースパスのユーザ行動分析、記事配信アルゴリズム開発全般を担当しています。 先日開催されました、AWS Dev Day Tokyo 2017において、「Gunosy における AWS 上での自然言語処理・機械学習の活用事例」というタイトルで発表してきましたので、その内容について簡単ですが書きたいと思います。 はじめに 発表内容 記事分類 属性推定 + スコアリング 属性推定 スコアリング 効果測定 (ABテスト) おわりに 発表内容 私が発表した内容は下記のスライドにまとまっています。弊社が提供するサービスのニュースドメインのもの(グノシー、ニュースパス)における処理の流れを大
【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。初めまして。 データ分析部新入りのmathetake(@mathetake)と申します。 先日個人ブログでこんなエントリを書いた人です: mathetake.hatenablog.com そんなこんなでTwitter就活芸人(?)として活動(?)してましたが、これからは真面目に頑張っていこうと思います。 今日はみんな大好きベイズモデリングおいて、事後分布推定に欠かせないアルゴリズム(群)の一つである*1 マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte Carlo) 通称MCMCに関するエントリです。より具体的に、 MCMCの意義(§1.)から始め、マルコフ連鎖の数学的な基礎(§2.,3.,4.)、MCMCの代表的なアルゴリズムであるMetropolis-Hastings法(§5.)、その例の１つである*2Langevin Dynamics(§6.)、そして(僕
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