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掃除・片付け
tepppei.hatenablog.com
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1(再) KPIの設定 step2(再) データの観測構造をモデル化する step3(再) 解くべき問題を特定する step4(再) 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5(再) 機械学習モデルを学習する step6(再) 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ! 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます(多分) @tkana
[祝] ポケモン25周年 〜推薦システムに詳しい方へ〜 本編 ステップ1. 基本的な集計をする ステップ2. ポケモンどうしの共起度を計算する ステップ3. ポケモンどうしをグループ分けする ステップ4. 推薦システムを作る まとめ 宣伝 ポケモン系 推薦システム系 補足など ツイートの収集 ステップ2の結果一覧 Matrix Factorizationの実装 [祝] ポケモン25周年 @tkanayama_ です。先日、ポケモン公式による投票企画「#キミにきめた」が実施されました。これは、Twitter上で以下のようにハッシュタグをつけてツイートすることにより、ポケモンの人気投票を行う企画です。 投票の例 今回の投票ルールで特筆すべき点は「一人が投票できるポケモンの種類数に制限がない*1」という点です。例えば上の例であれば、@tkanayama_さんは「オタチ」と「ヒノアラシ」の両方に投
@tkanayama_です。「SQLアンチパターン *1」 という本を読みました。「ポケモンを題材に因果推論を実践してみる」のように、仮想的なストーリ上で実際に使ってみた感を出すことにより、自分の記憶に定着させることを狙います。 前提として、何をアンチパターンとするかは状況(ベンダーフリーである必要があるかどうか、どの程度の頻度で更新されるか・・・など)によって大きく異なるので、下記で紹介するアンチパターンは実は状況によっては問題にならないケースもあるかと思います。この投稿はあくまで「SQLアンチパターン」に忠実に従うことが目的です。 www.oreilly.co.jp 追記 登場人物 ストーリー フシギダネへの対応 ヤミカラスへの対応 ディグダへの対応 誤登録でポケモントレーナーになってしまったユーザーの削除 最後に 謝辞 追記 このブログを公開後、「外部キー制約はレコードロック周りのト
金山(@tkanayama_)です。先日終了したKaggleの"M5 Forecasting"というコンペに参加した際、クラウドやCI/CDの勉強も兼ねて、AWS, GitHub Actionsを使って遊んでみました。 免責 N番煎じだったらすみません。一応、同じことをやっているネット記事は見つかりませんでした。 私はクラウドなど勉強中の身分ですので、もっといいやり方がある or 説明が間違っている、などありましたら教えてください。 私がこのシステムを使って参加したコンペの順位は5,558チーム中1,000,000,000位だったので、Kaggleで勝てるかどうかは別問題のようです :pien: この記事のゴール 下記のようなシステムを構築することをゴールとします。 ユーザーがやることは2つ(図中でユーザーから伸びている黄色矢印)で、 実装したコードをgit pushし、 AWSコンソール
問題設定 有意差検定 交絡因子の存在 線形重回帰によるモデル化 回帰係数の推定 回帰係数の仮説検定 補足など 残差の分布について 他の交絡因子について データの生成方法について 参考文献 @tkanayama_です。最近「計量経済学*1」と「効果検証入門 *2」を読んだので、せっかくなので実際に手を動かすことによって理解の整理をしたいと思いました。 www.yuhikaku.co.jp gihyo.jp そこで今回は、人工データを用いて「ボールの性能と捕獲確率」の関係性を効果検証してみました(人工データの生成方法は記事の末尾に記述しました)。 問題設定 今は昔、モンスターボールしか存在せず、スーパーボールが世の中で出回り始めたばかりの頃、オーキド博士が「スーパーボールは本当にモンスターボールより捕まえやすいのか?」という仮説を検証しようとしています。 そこでオーキド博士は世界中のトレーナー
Modeling User Exposure in Recommendation [Liang et al., WWW2016] を読んだので、今回も行間を補いつつ、主にアルゴリズムの導出部分をブログにしました。 論文の一言要約 「itemが閲覧されたかどうか」(言い換えると、ユーザーの目に入ったかどうか)を表す確率変数をMatrix Factorizationに導入した。これによって、例えば「このユーザーに興味がありそうなのにクリックされていないアイテムは、まだユーザーの目に入っていない確率が高い」などを考慮したモデルの構築が期待できる。 この記事のゴール この論文の提案手法である「exposure MF」の更新式を導出する。 表記 user に item を推薦する問題を考える。user uがitem iをクリックしたかどうかを 行列 で表す。 確率モデルの設計 確率モデルを下記のよう
Probabilistic Matrix Factorization [Salakhutdinov and Mnih, NIPS 2008] を読んだので、自分の言葉で行間を補いつつモデルの導出過程をまとめてみます。古典的な論文ですが、グラフィカルモデルを用いた独立性判定やベイズ推論を使いこなすための良い訓練になると思いました。 この記事のゴール 確率モデルから出発して、Matrix Factorizationの損失関数を導く。 問題設定と表記 M個のitemをN人のuserに推薦する問題を考える。user iがitem jに対してつけたRatingを とする。 のうち、Ratingが付いているものをまとめてと表記する。user i, item jの潜在表現をそれぞれ で表す。また、それぞれをまとめてと表記する。 確率モデルの設計 各確率変数 に関するグラフィカルモデルを図のように設計する
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