こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回も前回に引き続きアウトカムが2値のHeterogeneous Treatment Effects(HTE)に関する簡単な検証実験を扱います。ベイズを利用してT-Learnerに事前知識を組み込むことで推定が改善され…

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回はアウトカムが2値のHeterogeneous Treatment Effects(HTE)に関する簡単な検証実験を扱います。コードはRです。やりたいことはパラメトリックなモデルのみを使ってHTEを推定すること…

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回はStanを使ったレコメンデーション用FM(Factorization Machines)を扱います。 FMはシンプルなモデルなのでStanで簡単に実装することができます。しかし、レコメンデーションで使う場…

前回に続きコンテキストを扱えるFactorization Machines(FM)をモデルとした、Bayesian Personalized Ranking(BPR)(以下ではBPR-FMと略)を紹介します。今回はBPR-FMのモデルパラメータ推定の実装の話をします。実装にはJuliaを使います。モデルやアルゴリズム…

今回から３回にわたって暗黙的評価データを使ったコンテキスト対応レコメンデーションの紹介をしようと思います。具体的には、コンテキストを扱えるFactorization Machines(FM)をモデルとした、Bayesian Personalized Ranking(BPR)を紹介します。今回はアル…

こんにちは、リブセンスで分析や機械学習関係の仕事をしている北原です。 今回は求職者に向けたリブセンスの機械学習業務の紹介です。 求職者に業務内容を理解してもらうのが目的の記事になっています。 各事業部で進められている機械学習プロジェクトなども…

こんにちは、リブセンスで統計や機械学習関係の仕事をしている北原です。今回はレコメンデーションで使う評価推定値計算の効率化に関する小ネタです。機械学習を実務で使うときのちょっとした工夫に関するお話です。実装にはJuliaを使います。 FM(Factorizat…

こんにちは、リブセンスで統計や機械学習関係の仕事をしている北原です。今回はレコメンデーションにも使えるFactorization Machines(FM)の効率的な学習アルゴリズムの紹介です。実装にはJuliaを使います。 実務で必要な要件を満たす機械学習ライブラリがな…

テクノロジカルマーケティング部データマーケティンググループにてデータサイエンティスト兼UXアーキテクトをしている新保と申します。普段は機械学習を中心としたデータ活用の推進や新規機能のユーザ体験の設計をしています。ここ1年程リブセンスではサービ…

こんにちは。テクノロジカルマーケティング部の谷村です。 本日、私と田中の2名で デブサミ2018において、データを活かす組織の作りかた、事業に寄り添う分析・機械学習基盤の育てかたというタイトルでお話する機会をいただきました。 早速ですが、発表資料…

データプラットフォームチームの野本です。機械学習基盤の構築やその周辺アプリケーションの実装を行っています。以前は DOOR 賃貸の開発運用をしていてこんなことなどしてました。 機械学習システム運用の課題 リブセンスでは 2014 年ごろから機械学習シス…

Analytics チームで転職会議のレコメンドを開発している @na_o_ys です。今回は業務のことは忘れて、趣味の将棋の話をしたいと思います。 この数年で将棋の学習環境はずいぶんリッチになりました。通勤電車では将棋アプリのネット対局をして、自宅ではオープ…

こんにちは、Analyticsグループの田中です。 以前は主にデータ分析基盤を開発・運用していましたが、現在は機械学習基盤の開発に携わっています。 今回はレコメンドエンジンを題材に、コンテナ技術を活用した機械学習システムのアーキテクチャをご紹介します…

こんにちは、リブセンスで機械学習関係の仕事をしている北原です。 弊社の転職ナビアプリには求人をレコメンドする機能が実装されていて、求人の好みを回答すると各ユーザーに合った求人がレコメンドされるようになっています。このサービスではいくつかのレ…