ysdyt
commented
3 years ago 1億7000万円ものコストダウンを機械学習で達成したDropbox、一体どんな方法を取ったのか？
https://gigazine.net/news/20210201-dropbox-machine-learning-cost-down/
Dropboxが自社サービス上の「ファイルプレビュー機能」を機械学習で効率化することで、170万ドル(約1億7000万円)の費用削減を達成した
- Dropboxはアップロードされたファイルを素早くプレビューするため、事前にファイルのプレビューデータを生成している
- しかし、事前に生成したデータが利用されず無駄になるケースもあったため、機械学習で事前生成すべきデータを予測し、データ生成時のマシンリソースを節約するプロジェクトを始めた
- 学習データとして、「ファイルの拡張子」や「保存しているファイルの種類に基づくアカウントの区分」、そして「直近30日間におけるアカウント利用状況」を入力データとした
- 学習モデルは勾配ブースティングを採用
- プレビューデータの事前生成にかかる年間コストを約1億7000万円も削減。機械学習モデルの運用にかかる費用は年間9000ドル(約90万円)
- チームが重要視したのは「予測が外れた場合のパフォーマンス低下の許容範囲」と「機械学習モデルのシンプルさ」
- プレビュー表示チームと協力することで許容範囲を線引きし、その線引きを機械学習の精度目標にした
- モデルをシンプルにすることで、「なぜその予測結果が生まれたか」を明確にし導入初期におけるデバッグを容易にした
fujitako03
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