SlideShare a Scribd company logo
jubabanditの紹介
NTTソフトウェアイノベーションセンタ
宇田川 拓郎
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
1
今日の話
• jubabanditとMulti-Armed Bandit問題について
• jubabanditの使い方について
• jubabanditを使ってみたデモの紹介
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
2
jubabanditとは
• Jubatus 0.7.0で実装された、Multi-Armed
Bandit (多腕バンディット) 問題のための機能
※Multi-Armed Bandit問題
• 報酬が未知である複数の選択肢から1つ選ぶ試行を
繰り返す過程において、得られる報酬を最大化する
問題
• 報酬のフィードバックを得ながらオンラインで最適
化
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
3
Multi-Armed Bandit問題の例
例)報酬の期待値がわからない3台のスロットマシンがあり、これらを100
回プレイするときに得られる報酬を最大にするには?
どの台をどうやって選ぶのが得なのだろうか・・・?
player : armを選ぶ人
arm: 各選択肢
A B C
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
4
Multi-Armed Bandit問題の例
• 真の期待値がわかれば最大のものを選び続けるのが良い
例)報酬の期待値がわからない3台のスロットマシンがあり、これらを100
回プレイするときに得られる報酬を最大にするには?
真の期待値 1.2 0.5 0.1
A一択が最強。100 x 1.2 で120もらえるはず
A B C
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
5
Multi-Armed Bandit問題の例
• 実際には報酬を観測しながら期待値を推測する
例)報酬の期待値がわからない3台のスロットマシンがあり、これらを100
回プレイするときに得られる報酬を最大にするには?
真の期待値 ? ? ?
1回回してみた 0/1 = 0.0 0/1 = 0.0 10/1 = 10
+10+0+0
A B C
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
Cがいいんじゃないか?
6
例)報酬の期待値がわからない3台のスロットマシンがあり、これらを100
回プレイするときに得られる報酬を最大にするには?
真の期待値 ? ? ?
1回回してみた 0/1 = 0.0 0/1 = 0.0 10/1 = 10
2回回してみた 5/2 = 2.5 5/2 = 2.5 10/2 = 5
+5 +5 +0
• 実際には報酬を観測しながら期待値を推測する
Multi-Armed Bandit問題の例
A B C
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
Cがいいんじゃないか?
7
例)報酬の期待値がわからない3台のスロットマシンがあり、これらを100
回プレイするときに得られる報酬を最大にするには?
真の期待値 ? ? ?
1回回してみた 0/1 = 0.0 0/1 = 0.0 10/1 = 10
2回回してみた 5/2 = 2.5 5/2 = 2.5 10/2 = 5
3回回してみた 15/3 = 5.0 5/3 = 1.666... 10/3 = 3.333...
やっぱりAのほうがいいかも?
Aを選び続ける? 他のももっと試す?
+10 +0 +0
• 実際には報酬を観測しながら期待値を推測する
Multi-Armed Bandit問題の例
A B C
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
8
Multi-Armed Bandit問題とは
• 知識の”活用(exploit)”と”探索(explore)”のトレード
オフを解決する問題
• 探索 => 選択肢の知識を増やす試み
• 活用 => これまでの知識を基に最良の選択をする
知識の活用
今のところAが一番出てるから
Aを引こう
知識の探索
Aより良い台があるかもしれないから、
他の台も試してみよう
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
9
• 知識の”活用(exploit)”と”探索(explore)”のトレード
オフを解決する問題
• 活用が強すぎると・・・
(1回目の施行後Cを回し続ける)
• 探索が強すぎると・・・
(全部の台を均等に回す)
結局最初に当たった
10しか出なかった…
60くらい出たけど、
もっと出たはずでは・・・?
良くない選択肢を選び続けてし
まうことがある
本来得られるはずの報酬を逃
してしまう
Multi-Armed Bandit問題とは
活用と探索を”ほどよく”実
施して、報酬をなるべく多
く手に入れるのが重要
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
10
Multi-Armed Banditの応用先
• 広告配信
– いろんな広告を試してみたいけど、効果の薄いもの
はCTRが下がるのであまり出したくない
• 臨床試験
– 効果がわかってない新薬を試すか、安定している薬
を使うか
• ウェブサイトデザインの最適化
– いろんなデザインを試してみたいけど、イマイチな
ものはあまり出したくない
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
11
jubabanditの特徴
• 5種類のアルゴリズムが利用可能
• epsilon-greedy
• softmax
• ucb1
• exp3
• Thompson sampling (0.9.0から)
• playerごとに選択回数や報酬を管理
• パーソナライズした最適化も可能
• 選択肢の種類は全player共通
• APIから動的な追加・削除が可能
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
12
確率εで全ての選択肢からランダムに選ぶ(探索)
確率1-εで現在最も期待値の高い選択肢を選ぶ(活用)
(参考) epsilon-greedy
1-ε
ε
最も期待値の高
い選択肢
全ての選択肢から
ランダム
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
13
jubabanditの使い方
• 設定ファイルの書き方
• APIと動作イメージ
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
14
設定ファイル
• 使うアルゴリズムをmethodに指定
• アルゴリズムごとのパラメータを指定
• assume_unrewarded オプションを指定
①アルゴリズムの指定
(前述の5つのアルゴリズムから1つを選ぶ)
②epsilon_greedyの場合は、epsilonパ
ラメータを設定
③assume_unrewardedオプション
を指定(true/false)
{
"method": "epsilon_greedy",
"parameter": {
"epsilon" : 0.1
"assume_unrewarded" : false,
}
}
①
②
③
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
15
assume_unrewarded option
• armの選択回数を更新するタイミングを調整す
るオプション
• true => Armが選択された時にそのArmの選択回数
を1増やす
• false => Armに報酬が登録されるときにそのArmの
選択回数を1増やす
• 選択から報酬の登録までに時間差がある場合に
便利
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
16
クライアントAPI
• 主に使うのは以下の3つ
• register_arm(arm_id)
• 選択肢をJubabanditサーバーに追加する
• select_arm(player_id)
• player_idのarmを選ぶ
• register_reward(player_id, arm_id reward)
• player_idのarm_idにrewardの報酬を登録する
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
17
jubabandit 動作イメージ
jubabandit
client
A
register_arm(“A”)
register_armによって
選択肢が追加される
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
18
jubabandit 動作イメージ
jubabandit
client
A B C
register_arm(“B”)
register_arm(“C”)
register_armによって
選択肢が追加される
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
19
jubabandit 動作イメージ
jubabandit
client
select_arm(“hoge”)
player A B C
hoge 0, 0 0, 0 0, 0
playerは各腕の
(重み, 試行回数)を持つ
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
20
jubabandit 動作イメージ
jubabandit
client
select_arm(“hoge”)
A B C
hoge 0, 1 0, 0 0, 0
A
設定したアルゴリズムに応じて
腕を選択する
assume_unrewarded optionがtrue
ならselect_arm時に 試行回数+ 1
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
21
jubabandit 動作イメージ
jubabandit
client
register_reward(“hoge”,
“ A “,
10.0)
A B C
hoge 10.0, 1 0, 0 0, 0
報酬を受け取り重みを更新
assume_unrewarded optionがfalse
なら、この時試行回数を更新
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
22
jubabandit 動作イメージ
jubabandit
client
A B C
hoge 100, 50 40, 25 10, 10
fuga 20, 10 10, 10 150, 50
試行を繰り返して、playerごとに
学習していく
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
23
jubabanditを利用したデモの紹介
• ツイートを表示するシステム
• ユーザからのフィードバックをもらいながらツイー
トを表示するユーザを最適化する
• カテゴリの選択と、カテゴリ内でのユーザの選択の
2段階のjubabanditを利用して表示するtweetを選択
• クリックされたらそのカテゴリ・ユーザに
報酬を+1する
• githubで公開中
• http://github.com/TkrUdagawa/tweet_bandit/
※利用にはtwitterのアクセスキーが必要
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
24
デモ画面
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
25
デモシステムの構成
tornado
server
js
news,
popular,
IT
jubabandit
client
jubabandit
client
jubabandit
client
jubabandit
client
@nikkei
@Yomiuri_Online
@ariyoshihiroiki
@pamyurin
@jptechcrunch
@gizmodojapan
カテゴリ推薦用
Jubabandit server
ユーザ推薦用
Jubabandit server
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
26
jubabanditの使い方(select_arm)
① 表示するtwitterアカウントのカテゴリをjubabanditで選択
② カテゴリごとのjubabanditで、
表示するtwitterアカウントを選択
news
IT
…..
① どのカテゴリを
表示する?
② どのユーザを
表示する?
ユーザ推薦用
Jubabandit
カテゴリ推薦用
Jubabandit
news
Yomiuri_Online
IT 担当
news 担当
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
@jptechcrunch
@gizmodojapan
….
@nikkei
@Yomiuri_Online
…
27
jubabanditの使い方(register_reward)
① 表示されたツイートをユーザがクリック
② カテゴリ推薦用のjubabanditに報酬登録
③ ユーザ推薦用のjubabanditに報酬登録
IT
…..
② newsに+1
ユーザ推薦用
Jubabandit
カテゴリ推薦用
Jubabandit
IT 担当
news 担当
③ Yomiuri_Onlineに+1
① Yomiuri_Onlineの
ツイートをクリック
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.
news
@jptechcrunch
@gizmodojapan
….
@nikkei
@Yomiuri_Online
…
28
まとめ
• Multi-Armed Bandit問題のための機能
jubabanditを紹介
• 知識の活用と探索のトレードオフを解決して、報酬
を最大化
• jubabanditを使ったデモを紹介
• ツイートの表示を学習
• コードを整理してjubatus-exampleに追加予定
http://github.com/TkrUdagawa/tweet_bandit/
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.

More Related Content

What's hot

backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門
Takuji Tahara
 
未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-
未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-
未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-
torisoup
 
みんなが知らない pytorch-pfn-extras
みんなが知らない pytorch-pfn-extrasみんなが知らない pytorch-pfn-extras
みんなが知らない pytorch-pfn-extras
Takuji Tahara
 
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatusJubatus使ってみた 作ってみたJubatus
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
JubatusOfficial
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
Project Samurai
 
Jubakitの解説
Jubakitの解説Jubakitの解説
Jubakitの解説
JubatusOfficial
 
性能測定道 実践編
性能測定道 実践編性能測定道 実践編
性能測定道 実践編
Yuto Hayamizu
 
HADOにおけるUniRxのObjectPool
HADOにおけるUniRxのObjectPoolHADOにおけるUniRxのObjectPool
HADOにおけるUniRxのObjectPool
Yasuyuki Kado
 
0730 bp study#35発表資料
0730 bp study#35発表資料0730 bp study#35発表資料
0730 bp study#35発表資料
Yasuhiro Horiuchi
 
Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類
Shuzo Kashihara
 
SensorBeeの紹介
SensorBeeの紹介SensorBeeの紹介
SensorBeeの紹介
Shuzo Kashihara
 
インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由
インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由
インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由
axsh co., LTD.
 
超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)
超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)
超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)
mametter
 
SensorBeeのご紹介
SensorBeeのご紹介SensorBeeのご紹介
SensorBeeのご紹介
Daisuke Tanaka
 
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Yasuyuki Sugai
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
Project Samurai
 
職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!
職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!
職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!
infinite_loop
 
Led cube lt
Led cube ltLed cube lt
Led cube lt
Naohito Yamashita
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
Project Samurai
 
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
SensorBeeでChainerをプラグインとして使うSensorBeeでChainerをプラグインとして使う
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
Daisuke Tanaka
 

What's hot (20)

backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門
 
未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-
未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-
未来のプログラミング技術をUnityで -UniRx-
 
みんなが知らない pytorch-pfn-extras
みんなが知らない pytorch-pfn-extrasみんなが知らない pytorch-pfn-extras
みんなが知らない pytorch-pfn-extras
 
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatusJubatus使ってみた 作ってみたJubatus
Jubatus使ってみた 作ってみたJubatus
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
 
Jubakitの解説
Jubakitの解説Jubakitの解説
Jubakitの解説
 
性能測定道 実践編
性能測定道 実践編性能測定道 実践編
性能測定道 実践編
 
HADOにおけるUniRxのObjectPool
HADOにおけるUniRxのObjectPoolHADOにおけるUniRxのObjectPool
HADOにおけるUniRxのObjectPool
 
0730 bp study#35発表資料
0730 bp study#35発表資料0730 bp study#35発表資料
0730 bp study#35発表資料
 
Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類
 
SensorBeeの紹介
SensorBeeの紹介SensorBeeの紹介
SensorBeeの紹介
 
インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由
インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由
インフラエンジニアがUnityをやるべきたった一つの理由
 
超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)
超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)
超絶技巧プログラミングと Ruby 3.0 (大江戸 Ruby 会議 05 コミッタ LT)
 
SensorBeeのご紹介
SensorBeeのご紹介SensorBeeのご紹介
SensorBeeのご紹介
 
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
 
職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!
職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!
職場で使用しているOSSの開発に参加してみた!
 
Led cube lt
Led cube ltLed cube lt
Led cube lt
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
 
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
SensorBeeでChainerをプラグインとして使うSensorBeeでChainerをプラグインとして使う
SensorBeeでChainerをプラグインとして使う
 

Viewers also liked

Jubatus 新機能ハイライト
Jubatus 新機能ハイライトJubatus 新機能ハイライト
Jubatus 新機能ハイライト
JubatusOfficial
 
Isolation forest
Isolation forestIsolation forest
Isolation forest
kataware
 
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみたJubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
JubatusOfficial
 
もくもくしたこと
もくもくしたこともくもくしたこと
もくもくしたこと
k_oi
 
もくもく成果 IMAMASU
もくもく成果 IMAMASUもくもく成果 IMAMASU
もくもく成果 IMAMASU
JubatusOfficial
 
gRPCをちょこっと調べた話
gRPCをちょこっと調べた話gRPCをちょこっと調べた話
gRPCをちょこっと調べた話
Shuzo Kashihara
 
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
JubatusOfficial
 
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
JubatusOfficial
 
かまってちゃん小町
かまってちゃん小町かまってちゃん小町
かまってちゃん小町
JubatusOfficial
 
新機能紹介 1.0.6
新機能紹介 1.0.6新機能紹介 1.0.6
新機能紹介 1.0.6
JubatusOfficial
 
Jubatus 1.0 の紹介
Jubatus 1.0 の紹介Jubatus 1.0 の紹介
Jubatus 1.0 の紹介
JubatusOfficial
 
Python 特徴抽出プラグイン
Python 特徴抽出プラグインPython 特徴抽出プラグイン
Python 特徴抽出プラグイン
JubatusOfficial
 
単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)
JubatusOfficial
 
発言小町からのプロファイリング
発言小町からのプロファイリング発言小町からのプロファイリング
発言小町からのプロファイリング
JubatusOfficial
 
Jubatus解説本の紹介
Jubatus解説本の紹介Jubatus解説本の紹介
Jubatus解説本の紹介
JubatusOfficial
 
新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する
JubatusOfficial
 
小町の溜息
小町の溜息小町の溜息
小町の溜息
JubatusOfficial
 
JUBARHYME
JUBARHYMEJUBARHYME
JUBARHYME
JubatusOfficial
 
銀座のママ
銀座のママ銀座のママ
銀座のママ
JubatusOfficial
 
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
JubatusOfficial
 

Viewers also liked (20)

Jubatus 新機能ハイライト
Jubatus 新機能ハイライトJubatus 新機能ハイライト
Jubatus 新機能ハイライト
 
Isolation forest
Isolation forestIsolation forest
Isolation forest
 
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみたJubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
Jubatusハンズオン 機械学習はじめてみた
 
もくもくしたこと
もくもくしたこともくもくしたこと
もくもくしたこと
 
もくもく成果 IMAMASU
もくもく成果 IMAMASUもくもく成果 IMAMASU
もくもく成果 IMAMASU
 
gRPCをちょこっと調べた話
gRPCをちょこっと調べた話gRPCをちょこっと調べた話
gRPCをちょこっと調べた話
 
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
コンテンツマーケティングでレコメンドエンジンが必要になる背景とその活用
 
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
まだCPUで消耗してるの?Jubatusによる近傍探索のGPUを利用した高速化
 
かまってちゃん小町
かまってちゃん小町かまってちゃん小町
かまってちゃん小町
 
新機能紹介 1.0.6
新機能紹介 1.0.6新機能紹介 1.0.6
新機能紹介 1.0.6
 
Jubatus 1.0 の紹介
Jubatus 1.0 の紹介Jubatus 1.0 の紹介
Jubatus 1.0 の紹介
 
Python 特徴抽出プラグイン
Python 特徴抽出プラグインPython 特徴抽出プラグイン
Python 特徴抽出プラグイン
 
単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)
 
発言小町からのプロファイリング
発言小町からのプロファイリング発言小町からのプロファイリング
発言小町からのプロファイリング
 
Jubatus解説本の紹介
Jubatus解説本の紹介Jubatus解説本の紹介
Jubatus解説本の紹介
 
新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する
 
小町の溜息
小町の溜息小町の溜息
小町の溜息
 
JUBARHYME
JUBARHYMEJUBARHYME
JUBARHYME
 
銀座のママ
銀座のママ銀座のママ
銀座のママ
 
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
地域の魅力を伝えるツアーガイドAI
 

Similar to jubabanditの紹介

モデル最適化指標・評価指標の選び方
モデル最適化指標・評価指標の選び方モデル最適化指標・評価指標の選び方
モデル最適化指標・評価指標の選び方
幹雄 小川
 
L 05 bandit with causality-公開版
L 05 bandit with causality-公開版L 05 bandit with causality-公開版
L 05 bandit with causality-公開版
Shota Yasui
 
ゆるドラ運営記
ゆるドラ運営記ゆるドラ運営記
ゆるドラ運営記
亮太 松本
 
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセスPydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス
Shoichi Taguchi
 
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』
The Japan DataScientist Society
 
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
典子 松本
 
Optimization and simulation with DataRobot
Optimization and simulation with DataRobotOptimization and simulation with DataRobot
Optimization and simulation with DataRobot
Yuya Yamamoto
 
【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614
【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614
【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614
Tomoharu Fukushima
 
Lagopusで試すFirewall
Lagopusで試すFirewallLagopusで試すFirewall
Lagopusで試すFirewall
Tomoya Hibi
 

Similar to jubabanditの紹介 (9)

モデル最適化指標・評価指標の選び方
モデル最適化指標・評価指標の選び方モデル最適化指標・評価指標の選び方
モデル最適化指標・評価指標の選び方
 
L 05 bandit with causality-公開版
L 05 bandit with causality-公開版L 05 bandit with causality-公開版
L 05 bandit with causality-公開版
 
ゆるドラ運営記
ゆるドラ運営記ゆるドラ運営記
ゆるドラ運営記
 
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセスPydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス
 
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #09 『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』
 
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
 
Optimization and simulation with DataRobot
Optimization and simulation with DataRobotOptimization and simulation with DataRobot
Optimization and simulation with DataRobot
 
【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614
【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614
【ライヴエイド福島】Rainbow apps 2013.0614
 
Lagopusで試すFirewall
Lagopusで試すFirewallLagopusで試すFirewall
Lagopusで試すFirewall
 

jubabanditの紹介