テクノロジーは「中間の省略」がよく起こるので、たとえばマンガでいうと「雑誌とか出版社がなくなって、著者と読者が直接つながる」みたいなのを想像されがちで「アルってそういうのを目指しているんじゃないか」と聞かれることが多いんですが、僕らがやろうとしていることは実は全く真逆でして
けんすう on Twitter: "テクノロジーは「中間の省略」がよく起こるので、たとえばマンガでいうと「雑誌とか出版社がなくなって、著者と読者が直接つながる」みたいなのを想像されがちで「アルってそういうのを目指しているんじゃないか」と聞かれることが多いんですが、僕らがやろうとしていることは実は全く真逆でして"
テクノロジーは「中間の省略」がよく起こるので、たとえばマンガでいうと「雑誌とか出版社がなくなって、著者と読者が直接つながる」みたいなのを想像されがちで「アルってそういうのを目指しているんじゃないか」と聞かれることが多いんですが、僕らがやろうとしていることは実は全く真逆でして
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
ユーザー行動の数理モデルと 高速推薦システム - Speaker Deck
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ランキング設計はどうあるべきか？ その2｜深津 貴之 (fladdict)｜note
前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる（「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく）。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による
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