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[2021/06/17]推薦・機械学習勉強会 #104

Open yu-ya4 opened 3 years ago

yu-ya4 commented 3 years ago

Why

推薦・機械学習勉強会は、推薦や機械学習、その周辺技術を通じてサービスを改善することにモチベーションのある人達の集まりです。ニュースやブログから論文まで、気になったものについてお互い共有しましょう！

発信のため、ここは public にしてあります。外部からの参加をご希望の方は松村(https://twitter.com/yu__ya4) まで DM を送るか、Wantedly Visit の募集（https://www.wantedly.com/projects/391912） よりご連絡ください！

What

Wantedly では隔週木曜日に

といった話をする「推薦・機械学習勉強会」を開催しています。 この ISSUE はその会で話すネタを共有するための場所です。

話したいことがある人はここにコメントしましょう！ 会の間に話した内容もここにメモしましょう！

prev: #102

zerebom commented 3 years ago

SSII2021 [SS1] Transformer x Computer Visionの 実活用可能性と展望 〜 TransformerのComputer Visionにおける躍進と 肥大化する計算資源 〜

SSII2021(画像センシングシンポジウム)での発表 CV分野におけるCNNとTransformerのPros/Consの例や、その理由、CNNとTransformerの組み合わせなどを解説

Data Engineering News 2021年5月アップデートまとめ | trocco(トロッコ)

データエンジニア向けの最新トピックについて月ごとに配信しているサイト。 2021/5月は以下のアップデートがあったそうです 👀

コンペ中のコード、どうしてる？

コード中のコンペの扱い方をどうするか問題。1file1実験派のaraiさんのtips↓

特徴量生成、DataAugmentation周りはポリモーフィズムに実装したいけど、 サブクラス特有の依存関係あるときとか難しいと思っている...(ex. cutmixとか)

hakubishin3 commented 3 years ago

広告配信事業における事業改善のためのABテストフロー

A/BテストのSQRフレームワークの紹介とCAで導入しているSQRフレームワークに則ったA/Bテストフローについて紹介している.

The 27 Metrics in Pinterest’s Internal Growth Dashboard

Pinterest がモニタリングしている成長指標について紹介している. サービスの持続的成長のためにはアクティベーションが重要であると考えて, アクティベーションに着目した指標を主に監視する.

「ユーザーが行動をおこす条件」の話

「ユーザーが何かアクションを起こす」条件を B=MAT と分解したもの.

その意味は、「行動(Behavior)」には、「動機(Motivation)」と「実行能力(Ability)」があるタイミングで、「きっかけ(Trigger)」が訪れなければならない…というものだ。

Why not yet ? を追い詰める

「なぜ」を考えた後、「なぜ、まだそうなっていないのか」までを考える思考方法 多分この本？https://www.amazon.co.jp/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%AB%E3%82%92%E8%B6%85%E3%81%88%E3%82%8B-%E5%95%8F%E9%A1%8C%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E3%81%A8%E4%BE%A1%E5%80%A4%E5%89%B5%E9%80%A0%E3%81%AE%E5%85%A8%E6%8A%80%E6%B3%95-%E5%90%8D%E5%92%8C-%E9%AB%98%E5%8F%B8/dp/4799323148/ref=as_li_ss_tl?&linkCode=sl1&tag=globisjp-22&linkId=54d52d172c378dcc31d844fa9d16229d&language=ja_JP

yu-ya4 commented 3 years ago

App Store で AB テストが可能に

App Store のアプリアイコンとプレビュー動画・スクリーンショットで AB テストが可能に。

https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2021/10295/

Get_ready_to_optimize_your_App_Store_product_page_-_WWDC_2021_-_Videos_-_Apple_Developer_🔊

朝日新聞デジタルで「レコメンド」が課金機能の１つに

https://digital.asahi.com/info/information/articles/SDI202102166101.html

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The Guild 安藤さんと YAMAP 分析チーム

『YAMAP分析チームと安藤さんの話』 https://note.yamap.com/n/ndc4e3af83cf3

やるべきことをきちんとやって、きちんと成果出して、いい関係性を築き上げはったんだなぁと。短期的な成果だけでなく、文化も作り上げたというのが素敵。

PdM 的なポジションで新しい組織にジョインする際は、同じような部分を強く意識しようと思えた。

印象深かったのは、これまで述べたように、 ・ご自身もユーザーであり、ユーザー目線を貫くこと ・プロダクトの成長サイクルという大きな地図を作り、常にそこに立ち返って考えること ・他人に伝える力

クリスプサラダワークスのダッシュボードが public に

CRISP METRICS https://datastudio.google.com/u/0/reporting/01c05c49-dbc4-464b-aa9a-0a9ff0b97e7b/page/RrEJC

CRISP_METRICS_›_HOME

最初見たとき事故では！？って思ったけどそうじゃなかった。よかった。

CRISP_METRICS_›_HOME

以下の note で気持ちを表明していた。

『資金調達のお知らせと、CRISPが目指すコネクティッド・レストランについて』 https://note.com/hiroshimiyano/n/n79182b1d5a58

現状、データドリブンでソフトウェア会社のように経営している外食企業が少なく、自分たちが参考にできるものがなくてめっちゃ困った。そのような企業が増えたらいいなぁという思いもあり、自分たちの数字を公開するに至った。ｲｹﾒﾝ。

nishiba-san

https://twitter.com/m_nishiba/status/1402269846528737292

学び。

画像ベースの仮想試着の課題とアプローチまとめ

『画像ベースの仮想試着の実用化に向けた課題とアプローチ』 https://techblog.zozo.com/entry/image-based-virtual-try-on

２次元画像データを使った仮想試着技術について、GANを使った先駆的研究の紹介、及び実用化に向けた課題の紹介。それら課題に対する近年登場したアプローチの紹介。

雰囲気で読んだけどアイデアはそれぞれ面白いなと思った。

成果が認められるDSチームの作り方

『Building Effective Data Science Teams』 https://blog.rstudio.com/2021/06/03/building-effective-data-science-teams/

https://twitter.com/icoxfog417/status/1403589895122087944

成果が認められるデータサイエンスチームの作り方についてまとめられた記事。各企業で働くデータサイエンティストたちへの質問回答がまとめられている。信用を築き維持する、実質的な効果を生む、組織に貢献するの3点がポイントとしてまとめられている。

日本語 BERT 本

ストックマーク社から。🐸

https://twitter.com/y8o/status/1402966370388570114