リクルート、広告効果予測に「状態空間モデル」を採用しコスト削減：ITpro
リクルートテクノロジーズを中核に、グループ各社のデータサイエンティストが連携して分析に取り組むリクルート。多数のプロジェクトが同時並行で進むが、そのテーマは「見える化」と「予測」に大別できる。後者の代表的なプロジェクトとして、数理モデルを駆使した広告投資対効果予測の事例を取り上げる。 リクルートは2012年から数理モデルを使って、「多様なネット広告の手段のうち、どれにどれだけコストをかけると集客効果が最も多く見込めるか」といった、ネット広告の投資効果予測に取り組んでいる。 ネット広告には、検索サイトの結果表示ページの上位に配置する「リスティング広告」や、ウェブページの一部に画像や動画として表示される「ディスプレイ広告」など、様々な手法がある。 従来は広告担当者の経験を基に広告費の配分を決定していた。実績を見て成果が出ていないと分かると、緊急で予算を追加して、てこ入れ策を講じるといった対応に
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
非農業部門雇用者数を状態空間モデルで予測する – Momentum
概要 ・状態空間モデルの練習も兼ねて非農業部門雇用者数(の変化)をモデル化し、1期先予測を行なう。 ・使うモデルはローカルレベルモデル ローカルレベルモデルとは 学んだばかりのものをドヤ顔で紹介するわけですが、ローカルレベルモデルとは以下のように定式化されます。 $$ y_t = \mu_t + v_t \\ \mu_t = \mu_{t-1} + w_t $$ ここで\( v_t, w_t \)は正規分布に従い $$ v_t \sim N \left( 0, V \right) \\ w_t \sim N \left( 0, W \right) $$ と表されます。解釈としては、\( \mu_t \)が\( t \)時点での観測不可能な状態、これがランダムウォークに従い、また実際に観測される値(今回は非農業部門雇用者数(NFP)の変化が該当する)は、その状態から観測誤差( \( v_t
状態空間モデルの実行方法と実行環境の比較
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
ローカルレベルモデル | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 前のページではNileデータを使ってローカルレベルモデルを推定 しました。とはいえ、ローカルレベルモデルとはいったい何なのかということを全く説明していなかったので、状態空間モデル（今回はその中の一部である動的線形モデル）の一番の基礎となるこのローカルレベルモデルについて解説します。 ●状態空間モデル関連のページ なぜ状態空間モデルを使うのか 状態空間モデル：状態空間モデルのことはじめ ｄｌｍの使い方 ：Ｒで正規線形状態空間モデルを当てはめる ローカルレベルモデル：ｄｌｍパッケージを使ってローカルレベルモデルを当てはめる 季節とトレンド：ｄｌｍパッケージを使って季節成分とトレンドの入ったモデルを作る dlmによる時変形数モデル：ｄｌｍによる「時間によって係数が変化する回帰モデル」の作成 Pythonによる状態空間モデル：R言語ではなくPythonを使いたい方はこ
状態空間モデル | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 状態空間モデルとはいったい何で、どんな時に使うといいのか、使うとどんなご利益があるのかということについて書きます。 ●状態空間モデル関連のページ なぜ状態空間モデルを使うのか 状態空間モデル：状態空間モデルのことはじめ ｄｌｍの使い方 ：Ｒで正規線形状態空間モデルを当てはめる ローカルレベルモデル：ｄｌｍパッケージを使ってローカルレベルモデルを当てはめる 季節とトレンド：ｄｌｍパッケージを使って季節成分とトレンドの入ったモデルを作る dlmによる時変形数モデル：ｄｌｍによる「時間によって係数が変化する回帰モデル」の作成 Pythonによる状態空間モデル：R言語ではなくPythonを使いたい方はこちらをどうぞ 時系列分析と状態空間モデルの基礎：サポートページ：時系列分析と状態空間モデルの入門書を書きました。 状態空間モデルに関しては、大枠を説明してから 少しずつ
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