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機械学習による推定ユーザー属性の安定供給のための施策（第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast）
- 1. 機械学習による推定ユーザー属性の 安定供給のための施策 LINE株式会社 Machine Learning室 /Machine Learning Solution 2チーム 渡辺 哲朗 2021.06.26 第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast
- 2. 登壇者紹介 2005 : 東京大学工学部 システム創成学科 知能社会システムコース （PSI）卒業 2007 : 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 基盤情報学専攻 修士課程 修了 2007 ‒ 2009 : 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント 2009 ‒ 2014 : 修行期間（簿記会計の道に進んだり、スマート フォン向けアプリ企業に勤務したり……） 2014 ‒ 2018 : 東京大学 大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻 博士後期課程 修了 （IEEE CIS Young Researcher Award ほか、いろいろ受賞） 2018 ‒ 2019 : 株式会社 金融エンジニアリング・グループ 2019 ‒ : 現職 渡辺 哲朗 （Tetsuroh Watanabe） LINE 株式会社 Senior Machine Learning Engineer tetsuroh.watanabe あっと linecorp.com
- 3. 今日の内容 • 機械学習モデルの推論結果を、 • 事業要求に合わせて、 •より安定的に供給するための工夫 についての事例紹介 概ねこの辺に該当するお話 Sculley, David, et al. "Hidden technical debt in machine learning systems." Advances in neural information processing systems 28 (2015): 2503-2511.
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- 5. LINEにおけるユーザー属性推定 サービス横断のユーザー行動ログを利用して、 ユーザーの属性、興味関心など（デモグラフィックデータ）を機械学習モデルで判別。 サービスその１ ユーザー行動ログ サービスその２ ユーザー行動ログ サービスそのＮ ユーザー行動ログ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 機械学習モデル LINEユーザ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 入力 推論 • 年齢層 •性別 • 地域 • 興味関心 など デモグラフィックデータ ※ LINEプライバシーポリシーに則って利用。
- 6. デモグラフィックデータの使いみち LINE上の広告配信や、公式アカウントのメッセージ配信の配信先絞り込みなどに使われている。 LINE for Business2021年1-6月期媒体資料より https://www.linebiz.com/jp/download/
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- 9. 外部クライアントによるデモグラフィックデータの利用 自社の広告などの配信先としたいユーザの属性、興味関心などを指定する。 ※ ここに記載のあるセグメントには、 登壇者のチームで開発・運用して いないものも含まれます。 LINE forBusiness 2021年1-6月期媒体資料より https://www.linebiz.com/jp/download/
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- 15. smoothing の民主化 • smoothingは、ユーザー属性推定系の多くのタスクで共通して必要となる。 • 適する smoothing 手法は、タスクによって異なる。 • チーム内部向けに「smoothing API（ライブラリ）」を開発した。 • 手法や対象カラムなど各種条件さえ指定すれば、smoothing 処理のETLを開発することなく 一発で smoothing 処理を適用することが可能となった。 • 新たなユーザー属性推定システム開発時の事前検証 ＆ 実装の省力化につながった。 smoothing API で一発処理
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- 17. 本日のまとめ • smoothing により、機械学習モデルによる推定ユーザー属性を安定供給し、 広告などの配信規模を安定化した。 •シンプルな方法でも、事業要求を満たし、事業の pain point を解決できる。 • 今日紹介した smoothing の他にも、機械学習モデルの推論結果を 安定供給するための施策を、色々と試行錯誤しながら実施中。
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- 19. LINE Machine Learning室採用説明会 開催決定！ （対象：機械学習エンジニア / プロジェクトマネージャー / プロダクトマネージャー） • 2021/07/01（木） 19:00 ∼ 20:30 • Zoom Webinarを使用したオンライン開催 • 当日のコンテンツ • トークセッション「Machine Learning室の ミッション・組織のご紹介」 • トークセッション「Machine Learning室 各チームの 業務・プロジェクトご紹介」 • パネルディスカッション「LINEの機械学習エンジニアの 仕事ってどうですか？」 • Q&A • 福利厚生・選考フロー等のご案内 イベント詳細 参加登録は こちらの QR コード からアクセス https://line.connpass.com/event/215668/
- 20. 他にも、LINE では Engineerや Data Scientist など 様々なポジションで積極的に募集中です！ 募集詳細は こちらの QR コード からアクセス 【募集ポジション例】 ・機械学習エンジニア ・サーバーサイドエンジニア ・データサイエンティスト ・プロジェクトマネージャー ・機械学習リサーチャー など