Text Embedding と LSH を用いた高速商品バリアント判定｜Tatsuya Shirakawa
こんにちは、カウシェで機械学習エンジニアをしている白川です。 先日、下記の記事でレコメンドの実装の裏側についてご紹介しました。 この記事の内容を人に説明する機会があって読み直していたら商品バリアント判定部分のアルゴリズムの説明が抜けている事に気づいたので、その部分を切り出してちょっとした Tips としてご紹介したいと思います。 商品バリアントって？同一商品の色違い・サイズ違い・柄違い・味違い…などを商品バリアントと呼びます。カウシェの扱う商品にも商品バリアントが無数にあります。 商品レコメンドをする場合など、この商品バリアントを適切にコントロールしないと、同一商品のバリアントばかりレコメンドされるようなことになってしまったりします。 そのためカウシェの現状の商品レコメンド機能では、同一商品のバリアントからランダムにひとつ選び、ほかは除外することにより、同一商品のバリアントがレコメンドを占
Poetry の Dependency Group を利用したモノレポ Python 環境｜Tatsuya Shirakawa
こんにちは、カウシェで ML Engineer をしている白川です。 以前に一人目 ML Engineer としての入社エントリーを書かせていただいたのですが、実はアプリケーションで Python を使用する開発者としても一人目だったので、機械学習系の機能開発をしつつ Python 環境の設計・構築も行っています。開拓するのは楽しいです。 今回、Poetry の dependency group 機能を使うことでモノレポにおいて軽量でクリーンに動作する、なかなかよい開発環境を作ることができたので、思い切って公開してみます！ なお、本格的な運用はこれから始めるところなので、気持ちのこもった速報版くらいの気持ちで受け取っていただけるとありがたいです。 Poetry の dependency group 便利ですよ！ モノレポカウシェは基本的にはモノレポで開発をしています。そのため、何か開発する
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