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[2022/10/06]推薦・機械学習勉強会 #164

Open zerebom opened 2 years ago

zerebom commented 2 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樋口(https://twitter.com/zerebom_3) 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: #160

Hayashi-Yudai commented 2 years ago

Reinforcement Learning for Budget Constrained Recommendations

ランキングを作成するときには、推薦モデルのスコアだけでなく、そのアイテムをユーザーがクリックすべきか判断するためのコストも考慮するべきなのではないかという話。そのため、ここではランキング作成を、ユーザーの時間資源（どれくらいの時間ランキングを見るか）と各アイテムの時間資源の消費量、スコアの３つを使ってナップザック問題を強化学習を使って解いている。

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SARSA(On-policy learning)とQ-learning(Off-policy learning) を使い、生成データのもとで実験を行っている。SARSAにおける学習結果はバンディットで解いたときと比較して下のようになっている。

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ユーザーの時間資源が少ないときにはこの方策による推薦の性能が有効であることがわかる。

SARSAとQ-learningの性能差は

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のようになっていてほとんど差がない。

nogawanogawa commented 2 years ago

クックパッドマートにおける item-to-item レコメンデーションの変遷

クックパッドでの推薦の事例。

Item2vecを用いた商品レコメンド精度改善の試み

メルカリさんでもItem2Vecを使っているらしい。

オンボーディング改善に機械学習を活用する〜Graph Embedding（node2vec）による推薦アイテム計算〜

zerebom commented 2 years ago

機械学習で実現するヤフーのOCR（文字認識技術）〜 PayPayフリマ 本棚出品での活用事例

YahooにおけるOCR事例紹介記事。文字と背景画像を組み合わせた合成データ とYahooショッピングの実画像をinputに、Naver製のOSSのテキスト検出・テキスト認識モデルをチューニングしてOCRを実現している。

Yahooが独自に特に力を入れている部分はNLP分野の融合と、エッジ推論。画像認識モデルにTransformerを導入する+軽量なモデルの開発し論文化している。

また、Paypayフリマに本棚の一括持ち物追加機能 を追加し、書籍登録数3倍、書籍登録ユーザ数2倍になったとのこと。

10Xが”検索”と”推薦”に心を燃やすワケ

10Xにおける推薦システム開発をやる意義、スーパーでの買い物における特有の意思決定の性質かなどを紹介した記事。