Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの １ 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは １年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。
多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/
Gmail優先トレイ論文メモ - kisa12012の日記
元論文 “The Learning Behind Gmail Priority Inbox”, Douglas Aberdeen, Ondrey Pacovsky, Andrew Slater, LCCC : NIPS 2010 Workshop on Learning on Cores, Clusters and Clouds. http://research.google.com/pubs/archive/36955.pdf Gmail Priority InboxにはPAが利用されていると話題になっているので，読んでみました． 簡単にまとめ PA + transfer learning + logistic model ランキング学習では，thresholdが非常に重要な働きを持つ Gmail Priority Inboxはあなたのメール処理の時間を6%短縮してくれます 1.The
天気予報から機械学習、金融工学まで - DO++
もう随分経ちますが，先日CompView秋の学校というのに行き，2泊3日みっちり機会学習を勉強してきました．講師陣は豪華でどの話も面白かったのですが特にElad Hazanによる"Prediction in the dark: the multi-armed bandit problem"が非常に面白かったです． その話を説明するために，まず簡単ながら驚くべき性能を達成するアルゴリズムを紹介しましょう． 解きたい問題は，毎日，次の日の天気が晴れか雨かを予想する問題です．t日目が晴れの場合 y(t)=1, 雨の場合 y(t)=0と表すことにしましょう．t日目にy(t+1)を予想するわけです． さて、自分は天気の専門家ではないので，自分で予報せずに，専門家に頼ることにしてみます．M人の天気予報士がいて，それぞれが独自に次の日の天気を予想しています．i人目の天気予報士のt日目の予報をp(i,t)
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