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[2022/12/28]推薦・機械学習勉強会 #177

Open zerebom opened 1 year ago

zerebom commented 1 year 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: #175

hakubishin3 commented 1 year ago

Notifications: why less is more — how Facebook has been increasing both user satisfaction and app usage by sending only a few notifications

Meta の Facebook Notifications チームによる投稿記事。

Facebook内のベル通知で通知量を減らす(関連度の高い通知に限定する)施策を取り組んだところ、短期的なオンラインテストの結果ではユーザ満足度の向上とアプリ利用頻度の低下が見えたが、長期的なテストではユーザ満足度とアプリ利用頻度の両方に改善が見られた。持続しない短期的な価値ではなく長期的な価値の創出にフォーカスすること、そして施策がユーザに対してどういう影響を与えうるかユーザ体験の変化の解像度を高めた上で適切な評価設計を行うことが重要。

Hayashi-Yudai commented 1 year ago

広告レコメンドでIncrementalトレーニングを実践し、学習コストを大幅に削減した話

Gunosyで広告リコメンドをするときに前回学習時から増えた分のデータだけを使ってモデルをfine-tuneすることで短時間で良いモデルを作れるようになったという話。

nogawanogawa commented 1 year ago

おすすめされた理由がわかるXAIレコメンドモデルを動画配信サービスログで試してみた

XAIを使ってみた話。 評価指標の説明がちゃんと書かれていて勉強になった。

推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話

線形モデルとして

を紹介。今年のRecSysでもiALSの論文が出たり、高速かつ精度の高いEASEを紹介。 細かい理屈はあまり詳しくなかったので勉強になる。

PDMによるPythonのプロジェクト管理

poetryより依存解決が速いライブラリPDMの紹介。速いは正義。 あとインストールのキャッシュが非常に小さいのが特徴の模様。

zerebom commented 1 year ago

ヤフーのサイエンス組織におけるMLOps推進チームの取り組み

ジョブレコメンデーションについてのリサーチまとめ

入力補完を充実させ、より堅牢なPythonコードのための型アノテーションとPyright入門