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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データ分析ブログ
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はじめに 背景 課題 解決策:Incremental Trainingの導入 1, 特徴モジュール 2, モデルの継承 実験結果 ... はじめに 背景 課題 解決策:Incremental Trainingの導入 1, 特徴モジュール 2, モデルの継承 実験結果 まとめ はじめに こんにちは。Gunosy TechLab Ads MLチームのしょうえいです。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2022 の22日目の記事です。 Ads ML側はユーザに興味がありそうな広告を洗い出し、レコメンドすることを担当しています。 今回は、導入する予定の新広告レコメンドモデルのオフライン実験で実践したIncremental Trainingについて話します。 背景 Gunosyではグノシー・ニュースパス・LUCRA・auサービスTodayという4つのプロダクトを展開しています。各プロダクトにおいては、ユーザに最適なニュースと記事を配信して情報を届けています。 同時に、サービスを継続的に運営するために、ユーザに興