ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3
ZOZOFITアプリにおけるGoogle Analytics 4導入の取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部の井上です。 私たちはZOZOFIT、ZOZOMAT、ZOZOMAT for HandsやZOZOGLASSなどの計測技術に関わるプロダクトのサービス開発をしています。先日ローンチしたZOZOFITではGoogle Analytics 4(以下、GA4)を導入しました。本記事ではGA4を導入する際に工夫した点と注意点について紹介します。 目次 はじめに 目次 計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部とは 計測プロダクトとデータ分析 ZOZOFITとは GA4の導入 自動計測screen_viewイベントの無効化 手動計測screen_viewイベントの実装 GA4のDebugView設定 GA4とBigQueryの連携 Looker Studio Looker Studioのフィルタ機能 Looker Studi
Google Cloud TPUを使った計量学習の高速化事例の紹介 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所の後藤です。本記事ではGoogle Cloud TPUを使った計量学習の高速化の事例を紹介します。 はじめに 深層学習を用いたプロダクトを開発・運用する上で、モデルの学習にかかる膨大な時間はボトルネックの1つです。 ファッションにおける深層学習を用いた画像認識技術にも同じことが言えます。 今回はファッションの分野において定番のタスクであるStreet2shopの課題設定に対し、Google Cloud TPUを用いて計量学習の高速化を試みます。 Street2shopは、スナップ画像から商品部分を切り出す物体検出のパートと、切り出した画像と類似した商品を検索するクロスドメイン画像検索のパートに分けられます。 今回の取り組みでは、後者のパートで利用する画像間の距離を測るためのモデルの学習の高速化を行います。 目次 はじめに 目次 Google Cloud TPUとは タスク S
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