Gunosyデータマイニング研究会 #97でA/Bテストに関して述べている KDD2007の論文"Practical Guide to Controlled Experiments on the Web:
Listen to Your Customers
not to the HiPPO"を紹介した記事になります。著者はMicrosoftの方です。
A/B Testing at Pinterest: Building a Culture of Experimentation WrangleConf
Presenter: Andrea Burbank, Pinterest
A successful experimentation program consists of much more than mere randomization and measurement. How do you help stakeholders understand the right things to measure, avoid common pitfalls, and learn to rely on A/B tests as the best way to measure a new system or feature? In this talk, Andrea will explain how building a culture of experimentation and the right tools to support it is just as important as the statistics behind the comparisons themselves - and potentially much trickier to get right.
Throw away the map and let's go with the help of your compass.
Agile Tour Osaka 2012 ( http://bit.ly/Tm3MNc )発表資料です。若手エンジニアとサービス開発を通して考えてきた「なぜ?」。その探求の旅の紹介です。
A/B Testing at Pinterest: Building a Culture of Experimentation WrangleConf
Presenter: Andrea Burbank, Pinterest
A successful experimentation program consists of much more than mere randomization and measurement. How do you help stakeholders understand the right things to measure, avoid common pitfalls, and learn to rely on A/B tests as the best way to measure a new system or feature? In this talk, Andrea will explain how building a culture of experimentation and the right tools to support it is just as important as the statistics behind the comparisons themselves - and potentially much trickier to get right.
Throw away the map and let's go with the help of your compass.
Agile Tour Osaka 2012 ( http://bit.ly/Tm3MNc )発表資料です。若手エンジニアとサービス開発を通して考えてきた「なぜ?」。その探求の旅の紹介です。
Eric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese TranslationKenji Hiranabe
Japanese translation of Eric Ries Keynote at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese Translation
http://www.slideshare.net/startuplessonslearned/eric-ries-sllconf-keynote-state-of-the-lean-startup-movement
Translated by Yuki Sekiguchi and Kenji Hiranabe
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
1. Practical Guide to Controlled
Experiments on the Web:
Listen to Your Customers
not to the HiPPO
Ron Kohavi
Randal M. Henne
Dan Sommerfield
KDD 2007
Keisuke OSONE
Gunosy データマイニング研究会
2015. 12. 21
3. Practical Guide to Controlled
Experiments on the Web:
Listen to Your Customers
not to the HiPPO
Ron Kohavi
Randal M. Henne
Dan Sommerfield
KDD 2007
Keisuke OSONE
Gunosy データマイニング研究会 論文紹介
2015. 12. 21
28. 3.4 Limitations
• Quantitative Metrics, but No Explanations
• どっちのvariantがいいかはわかるがなぜかわからない
• Short Term vs Long Term Effects
• よいOECは容易に行かないである(ClickをあげるにはAdsを全
面に出せばいいがそれでいいのか?)
• Primacy and Newness Effects
• ナビゲーションを変えたときなどはユーザが不必要に触る(ホー
ソン効果)、数週間はみるべき
33. 5. LESSONS LEARNED
The Difference between theory and practice is larger in
practice than the difference between theory and practice
in theory.
— Jan L.A.va de Snepscheut
34. 5.1.1 Mine the Data
• OECにおいてはひとつの統計的な有意差しかでな
いが、幅広いバージョンのユーザが利用しているの
機械学習で何か発見できるかもしれない
36. 5.1.3 Test One Factor at a Time (or Not)
• テストはひとつの指標でしたほうがよい
• 複数の指標でやるのは大変
37. 5.2 Trust and Execution
Run Continuous A/A Tests
• まずA/Aテストを行い、データがマッチしているかなど確認す
る
• A/Aテストの結果に有意差がないか確認 (A/Aテストはパラレ
ルでよい)
Automate Ramp-up and Abort
• 有意に下がった場合には、すぐやめる (オンラインですぐにや
められるようにする)
38. 5.2 Trust and Execution
Determine the Minimum Sample Size
• ミニマムサイズを決める
Assign 50% of users to Treatment
• 半分のユーザをtreatmentに入れる (そうすれば99%/1%の25倍
のテストができる)
Beware of Day of Week Effects
• 曜日の影響を考慮する (1週間は少なくともやったほうがよい、国
によっても異なる)
39. 5.3 Culture and Business
Agree on the OEC Upfront
• Controlled Experimentsは定量的に新機能の効果
を測定できる
• 一番いいのはlife time valueを推測すること
• 実験にひとつの指標は必ずしも必要ではないが、ゴー
ルを明確にすることができる
40. Beware of Launching Features that Do not Hurt Users
• 統計的に差が出なくても、ネガティブではなく検出されなかっただけ
Weigh the Feature Maintenance Costs
• 差があったとしてもメンテナスコストも考えよう
Change to Data Driven Culture
• オンラインの実験はユーザが新機能をどのように使っているかわかる
• Webの世界では消費者のFeedbackで動的に変化できる
• OECと吟味された実験でゴールを目指せ
5.3 Culture and Business
41. SUMMARY
Almost any question can be answered cheaply,quickly and finally,
by a test campaign.
And that's the way to answer them – not by arguments around a
table.
Go to the court of last resort – buyers of your products.
— Claude Hopkins,Scientific Advertising,1922