機械学習モデルを高速にオンラインテストする仕組みを作った話 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。Mercari Advent Calendar 2019の20日目は、AIチーム所属エンジニアのlain_m21が担当させていただきます。 一度出したサービスはそのまま放置せず、何度も改善させていくものです。特に機械学習を用いたサービスを改善させていく際には、精度向上がどれほどのビジネスインパクトがあるのか、どの指標を用いてモデルを改善していくべきなのか、ということを常に考える必要があります。それらを検証するために、オンラインでモデルを高速にテストする仕組みが必要だったので作った、という話をします。 背景 機械学習を用いたサービスは、開発時には何かしらの精度指標を最適化するようにモデルを学習させます。しかし、その精度向上が実際にはどれほどのビジネス的なインパクトに繋がるかは、プロダクション環境に出すまでわからないことがとても多いです。 例えば、出品時に商品の提示価格をサジェスト
Kubernetes 運用設計ガイド / A design guide for Kubernetes in production (Japanese)
2018/04/19 JAPAN CONTAINER DAYS V18.04 (https://containerdays.jp/) にて発表したものを加筆修正しました。 Abstract: Kubernetes は豊富な機能とその高い拡張性により、現実における様々なユースケースに対応できる一方、…
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