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[2021/05/06]推薦・機械学習勉強会 #98

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: #96

hakubishin3 commented 3 years ago

Understanding Convolutions on Graphs

https://twitter.com/yellowshippo/status/1389492104385089542

インタラクティブに学べる Graph Convolutional Neural Network の教材.

テストデータを開示しないコンペ形式について

https://twitter.com/smly/status/1389400743598202880 https://flatland.aicrowd.com/getting-started/first-submission.html

プライベートリポジトリを立てて, git tag で tag付けされたコミットに対して CI が走るようになっているっぽい.

MeCab辞書をSudachi辞書に変換して固有表現抽出

https://deepblue-ts.co.jp/nlp/mecab_to_sudachi/

MeCab のユーザ辞書を Sudachi のユーザ辞書に変換する方法を紹介している.

Transformer メタサーベイ

https://twitter.com/CVpaperChalleng/status/1388011429043707904 https://www.slideshare.net/cvpaperchallenge/transformer-247407256

Transformer について網羅的に紹介している. 困ったらこれを参照すればいいと思った.

病気に備える保険にはいつ加入すべきか？ 罹患の累積確率と許容リスクから考える

https://aotamasaki.hatenablog.com/entry/when_do_i_need_insurance

3 大疾病の罹患確率と許容可能な見逃し率から, 保険加入するべきタイミングを推定している.

zerebom commented 3 years ago

カルビーのポテチを売上1.3倍にしたAIの正体--プラグの「パッケージデザインAI」の実力

ref: https://news.yahoo.co.jp/articles/95dcc91e9d9719975eb0582cf8cd2e81c25b39f9 ソフト紹介ページ: https://hp.package-ai.jp/

商品パッケージを入力に下記データを出力する

各商品カテゴリ x 顧客カテゴリごとの予測値のn数、相関係数なども記載されてている。 https://hp.package-ai.jp/accuracy/

入力データのクレンジングを利用者に厳しく要求することで精度の向上とデータセットの整備ができそう。 データの更新をどれくらい頻繁に行っているのか、どんな頻度が適切なのかなどが気になった。

売上1.3倍はstay homeやPRなど別の要素もあるのではと思った。 ハイスコアであれば売上が向上するかを検証するのは難しそう。

PFNのデータ解析および最適化技術で、日清食品の「完全栄養食」を進化させる 実証実験を実施し、共同研究の開始に合意

https://www.preferred.jp/ja/news/pr20210506/

PFNと日清食品の完全食に対する研究を行うというプレスリリース

「完全栄養食」のさらなる進化を目指し、「食と健康状態の解析モデル」の開発に向けた実証実験を実施し、今後、本格的な共同研究を開始する

YouTubeにインターネットテレビの広告でもっと買い物しやすくなる新機能追加、Z世代をターゲットに

https://jp.techcrunch.com/2021/05/05/2021-05-04-a-new-youtube-feature-will-make-its-connected-tv-ads-more-shoppable/

Youtubeは、ブランドエクステンションと呼ばれる対話的な買い物機能を追加する予定。 ターゲティングされた動画広告に購入リンクが付与や、スマホにそのリンクを転送できる機能で、2021年後半にグローバルで展開される。

ガジェット系Youtuberとかよく概要欄にamazonリンク貼っているけど、この手法なら更にCV率やログの情報量が増えそう。

yu-ya4 commented 3 years ago

レコメンドへの注目度すごい

『Netflixの屋台骨　「AIレコメンド」技術最前線』 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC193PM0Z10C21A4000000/

日経で推薦周りの技術についてそこそこちゃんと紹介されていてビックリした。GNN とか Contextual Bandit とか強化学習とかについての技術概要とそれを応用しているサービスの紹介。

IR Reading 2021春（オンライン）に聴講参加した。🐾

https://sigir.jp/post/2021-04-24-irreading_2021spring/#program

すごい勢いでいろいろ聞けるのでためになった。（脳の処理速度が。。。）

機械学習輪講でも取り上げた LinkedIn の『Online Experimentation with Surrogate Metrics: Guidelines and a Case Study (WSDM 2021)』とかも取り上げられていた（ビズリーチの方の発表）。以下気になった論文（の中でさっとまとめられたやつ）。