[2020/03/05] 推薦・機械学習勉強会

[yu-ya4]

Why

この会は、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。

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 Wantedly よりご連絡ください！

What

Wantedly では隔週木曜日に

• 推薦の評価指標について議論したい
• 〇〇っていうライブラリ / フレームワークを導入してみたい
• 他社の基盤事例をみんなにシェアして自社の基盤開発に活かしたい
• もっと推薦を良くするためにどんなものが必要か議論したい

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: #36

[yu-ya4]

DEIM2020 で技術報告した👽

https://cms.deim-forum.org/deim2020/program/?oral#/B4

https://speakerdeck.com/yuya4/deim2020-rrs-wantedly-visit

従来の推薦システムと比較した「相互推薦システム」の特徴や課題を説明し， それらに対して Wantedly Visit ではどのような考えでどのような取り組みを行っているのか簡単に紹介しました。

• Sansan-san『名刺を超えて人や企業を検索する - Sansanにおける検索システムへの取り組み 』
  • https://speakerdeck.com/sansanbuildersbox/building-search-for-people-and-businesses-beyond-business-cards
• LINE『コミュニケーションアプリ「LINE」における実践的データサイエンス』
  • https://speakerdeck.com/line_developers/practical-data-science-in-the-communication-app-line
• LIFULL『地域社会課題の解決に不動産データはどう役立つか？ 』
  • https://speakerdeck.com/ykiyota/how-can-real-estate-data-help-solve-local-community-issues

[yu-ya4]

ヤフーさんの技術報告が面白かった。

資料欲しい。

100以上あるヤフーのサービスにおいてレコメンドを簡単に行えるように，汎用レコメンドエンジンみたいなものを作ってる。 事前に決めているルールに則った形式でデータ突っ込んだら自動学習(DNN とだけ言ってた)してモデル作って推薦返してくれるマン。AutoMLみたいな感じ。 ベースライン的な感じで使ってるのかな？

あと，サービス横断で行動履歴を共有して使うことでパーソナライズできるユーザを増やそう。精度を上げようみたいな話。どこまで実用化してるのかは分からないけど，すごい。

トテモツヨイ（語彙力）。