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参加してきたイベント「TensorFlow User Group #3」
https://tfug-tokyo.connpass.com/event/49849/
会場は六本木ヒルズ Googleさんの大変キレイなオフィス！スクリーンが3つあり約150名の人が入れる広い会場でした。
本当に人が多く、すぐに席が埋まってしまいました。
※ 当日の発表模様はYoutubeにもアップされています。
https://youtu.be/dd7JdUVNP5Y
目次
Retty 流 2200 万ユーザを支える機械学習基盤の作り方
Retty 株式会社 CTO 樽石将人さん
Qiitaで実施していたアドベントカレンダーの内容が好評だったので、こちらの記事を基に補足説明して頂きました。
まずは、Rettyのサービス紹介
https://retty.me/
既に、皆さんご存知の口コミした人の顔が見える飲食店探しサービス
口コミが約300万件、写真が1000万枚溜まってきているそうです。
今回の発表では、GPU付き自作マシンの構図も丁寧に説明して下さいました。主な特徴として、SSHでログインして、手元で手軽にGPU搭載マシンを使えることが魅力だそう。後半はアーキテクチャを中心にマシンの説明で大変興味深い内容でしたよ。
Tensorflowの自然言語処理への応用事例 -文字単位CNNによる口コミ分類-
Retty 株式会社 氏原淳志さん
Rettyではクラフトビール開拓担当の氏原さん
もともと趣味でPythonを弄っていたら仕事になったとのこと。
今日はCNNで自然言語処理ができたという事例紹介をお話頂きました。
・形態素解析は辞書が必要なので、未知の単語には対応できない。
・口語表現の解析はまた一段と難しい…
こんな課題があるものの、延々と辞書を作る仕事をラクにしてくれるのがCNNではないかと思ったそう。
そこで、挑戦してみたのはRettyの口コミ情報からデートに使えるお店を見つけるというもの。character-level CNNを使用してみて、20万 口コミを解析してみてaccrancy83%だったそうですよ。
SENSYにおける深層学習活用事例とTensorFlowの悩み相談
カラフル・ボード株式会社 取締役CTO 武部雄一さん
将来的には、1人1人のパーソナルAIを作りたいというSENSYの構想を説明頂きました。現在は、ファッション、グルメ、チャットボットのサービスをto Cで提供しており、to B的には、Outfit APIとしてコーディネートしてくれるAIを提供中とのこと。
実は、先週のサンジャポでSENCYが紹介されていました。
でも、サンジャポ砲の負荷には耐えきれず落ちてしまったそう…
すごい人気ですね。
本日は、SENCYで実装している機械学習/深層学習技術を使って広告CVRの予測をしてみたお話です。
広告CVRの予測でTensorFlowを使ってみた
マーチャントとパートナーの特徴量作成にオートエンコーダーを利用、RBFNを用いてCVRの予測回帰モデルを作ったそうです。
最終的には、人による平均値比 40~85%アップ
NNで広告配信のユーザー最適化をやってみた。
GMOインターネット次世代システム研究室 勝田隼一郎さん
AkaNeの広告配信最適化においてNNを使ってみた
ユーザ毎により最適な広告を配信したい。その為、個別レコメントを実現するために、ルールから学習モデルの導入をしたそうです。
オーディエンス拡張は使わず、MLPを採用、ユーザ毎に特徴量を作り、配信履歴よりクリックしたユーザ、クリックしていないユーザを分け、これを教師データにして多層パーセプトロンで学習を行い、特徴量に対してのクリック確率を求めた。
今回の懇親会では、エンジニアだけでなく、コンサルタントやディレクターの方など、幅広い方が参加していました。
特に事業会社さんでのAI活用はどなたも興味ある分野なんだと実感しました。統計や数学のスキルが必要になるので、ソフトウェアエンジニアには少し敷居が高い分野ですが、技術交流が進み、さらなる活用事例が増える企画をAINOWでも実施していきたいと思います。
