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[2023/11/29]推薦・機械学習勉強会 #222

Open hakubishin3 opened 7 months ago

hakubishin3 commented 7 months 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 では隔週水曜日に

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: https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table/issues/220

hakubishin3 commented 7 months ago

Surrogate index:短期で観測できる指標を用いた長期効果の推定

施策の長期的効果(例えばLTV)を短期的に観測できる指標を用いて推定するアプローチ「Surrogate index」と、Surrogate indexを用いた実験・解釈を紹介している

Surrogateありなしでの推定結果の違いが比較検証されている点と中間変数の重みの解釈が非常に面白かった

これを購買行動の観点で解釈してみます。例えば、需要の先食いといった要因を考えると、クーポン施策は施策直後の購買額(中間変数)を大きく増加させても、それが長期的な購買額の増加につながらないことがしばしばあります。これは、Surrogate index においてwが小さい、すなわち施策直後の週の購買額にかかる係数が小さいことと対応しています。つまり、施策直後の購買額の増加が長期的な購買額を増加させる効果が小さいことを意味します。一方、施策からある程度時間が経った時期の購買額が高い顧客は、購買した小売店に定着していると解釈でき、その後長期間にわたる購買額が大きいと期待できます。そのため、施策から時間が経てば経つほど、その週の購買額の増加が長期的な購買額を増加させる効果が大きいと見込まれます。

chimuichimu commented 7 months ago

本日から勉強会に参加させて頂きます市村です。 よろしくお願いします!

Drive hyper-personalized customer experiences with Amazon Personalize and generative AI

サマリ

Amazon Personalizeに生成AIに関連する新機能が3つ追加され、生成AIを活用したより高度なパーソナライズが実現できるようになった。

Amazon Personalizeとは

AWSが提供するレコメンデーションのマネージドサービス。AWSが提供する推薦アルゴリズムを使用して、労力をかけずに推薦システムを開発 / デプロイ / 運用することが可能。

追加された新機能

生成AIに関連する以下の3つの機能が追加された。

機能①:Content Generator

機能③:推論結果へのメタデータ付与

感想

今回紹介したPersonalizeに限らず様々なAWSサービスにLLMが組み込まれ始めており、LLMを活用したプロダクトが当たり前の時代はすぐに来そう。そうなると「LLMを使ったこんな機能があります」だけでは競争優位性は出すのは難しいので、それを使ってどれだけ良いUXを提供できるか?が重要になりそう。

Hayashi-Yudai commented 7 months ago

Building In-Video Search

Netflixのブログ記事。 動画内のシーンを検索するためのシステムを作った話について書かれている。