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オンボーディング改善に機械学習を活用する〜トピックモデルによる興味選択編〜 - コネヒト開発者ブログ
みなさんこんにちは。MLチームのたかぱい（@takapy0210）です。 ここ1年くらいPokémon UNITE というゲー... みなさんこんにちは。MLチームのたかぱい（@takapy0210）です。 ここ1年くらいPokémon UNITE というゲームにハマっていまして、何回か大会にも出場しているのですが、先日出場した大会の「おじさんの部 26歳以上の部」で準優勝することができました🎉 若い頃の部活に近い感覚で、チームメンバーで勝利の喜びを噛み締めたり、負けた悔しさを共有したりなど、生活に刺激を与えてくれる存在になっています。 さて本日は、コネヒトの運営するママリのオンボーディング改善に機械学習を活用した事例をお話をしようと思います。 今回実施したオンボーディング改善には大きく分けて以下2つのステップがあります。 ステップ1：興味選択にどのようなトピックを掲示したら良いか？ → 後述するTwitterの例でいうところの「Pokémon」や「Business news」など ステップ2：選択したトピックに関連す
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