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アクセス解析基礎
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Ryosuke Sawada
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割と基礎的なアクセス解析基礎を概念的な部分から説明。 そんなに難しい事は話していません。
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オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
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azuma satoshi
設計ナイト2024にて発表した内容になります。
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
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osamut
Hyper-V and SCVMM
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
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tazaki1
HVAC2024第1回 技術講習会 スライド
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
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Osaka University
、コンテンツ制作の主体をプロのクリエーターからユーザーへと移行させている現状をご存じの方も多いでしょう。現在、画像コンテンツ制作現場では生成AIがクリエーターを支援するツールとして利用されています。セミナーでは、画像生成における自動化の境界についての議論が予定されています。 AIの利用には著作権や倫理的な問題も伴いますが、クリエーターとAIが共存し、センシング技術と統合することで新しい形のコンテンツが生み出されることが期待されています。
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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
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アクセス解析基礎
1.
Webアクセス解析基礎 Web業界で必要なアクセス解析技術
2.
1. Webアクセス解析とは? ■敵を知り己を知らば百戦危うからず Webアクセス解析は、サイト自身が今どういう状況に置かれている
のか?と言うことを知るツール。 「競合サイトにどうやって勝てば良いのか・・・」 「あんな機能やこんな機能をつければ・・・」 「もっと安く売れば・・・」 なんて仮定の話はやめましょう。 まず、敵を倒すのであれば己を知ること が大事。その為の方法。 敵を知り己を知らば百戦危うからず(孫子の兵法より)
3.
2.そもそもアクセス解析とは? =担当しているWebサイトがどうやってアクセスされているか解析する 事
blog 商品検索結果 TOP 商品紹介 中間ページ ピックアップ 外部ページ
4.
2.そもそもアクセス解析とは? ■どんな人がアクセス解析を利用しているのか? ・ディレクター ・セールス
・UI/UXデザイナ ・システムエンジニア ・サイト(コンテンツ)マスター ・経営者
5.
3. Webアクセス解析で重要な事 ■数字を論理的に捉える力、客観的に読み解く力 Webアクセス解析で取れる数値は、設定さえ間違っていなけれは
これは事実の値。この数字が論理的にどういうことを意味している のか?また、その数値から想定される内容はどういうことか?という のを読み解く力が必要。 まさに「アナリスト」としての動きがアクセス解析では求められる。
6.
3. Webアクセス解析で重要な事 ■正規表現 プログラマじゃないから分からないはダメ。正規表現がかけると書
けないでは仕事の捗り方も異なる。アクセス解析数値をフィルタリ ングする時に正規表現を知ってるかどうかで大きく変わる。 正規表現に限らず、多少のプログラム初歩技術は知っていたほう がアクセス解析では役立つ。
7.
3. Webアクセス解析で重要な事 ■浅く広い、Webの知識 開発者ほどの知識は必要無いですし、デザイナーになれとも言わ
ないが、幅広く浅く知識があることが必要。
8.
4. Webアクセス解析ツールについて ■Webサイト用 ・Google
Analytics(Google社) 基本的にフリーで利用できるアクセス解析ツール。 元々はUrchin。大手。 ・SiteCatalyst(Adobe社) 有償で利用できるアクセス解析ツール最大手。 ・RTMetrics ・Visionalist ・Webtrends ・各blogサービスの独自解析ツール(はてな、Ameba、FC2、ライブ ドアなど) ・woopra(リアルタイムトラッキングツール。英語のみ)
9.
4. Webアクセス解析ツールについて ■特化用 ・Social
Insight (Twitter / Facebookのアカウント・ツイート解析ツー ル) ・crazyegg(ヒートマップ生成Webサービス。英語のみ) などなど・・・
10.
4. Webアクセス解析ツールについて ■アクセス解析ツールの仕組み
javascript 求 取得要 送信 画像ファイル データ ページA 求 取得要 アクセス解析システム Access! (パターン1)簡易的なデータだけならこちらでも ・ページを読み込む時にアクセス解析システム側にある画像を読み込む ・画像を要求する時に実は基本的な情報が自動的にデータ元に渡される (パターン2)より詳細なデータを取るためにはこちら ・ページを読み込む的にアクセス解析システム側にあるJavaScriptを読み込む ・読み込み完了後、JavaScriptプログラムが各種情報を解析側に渡す
11.
5. アクセス解析をどうやって活かすか ■アクセス解析が生かされる場面 【サイト(コンテンツ)のリニューアル時】
・現状のコンテンツ問題点を洗い出す → 問合せフォームで離脱が多い (入力項目に問題?わかりにくい?) → 検索フォームの使われていない項目 (不要?わかりにくい?) ・現在のサイトパフォーマンスを測る →今の状態をわかっていないと、リニューアル後との差がすぐ に分からない
12.
5. アクセス解析をどうやって活かすか ■アクセス解析が生かされる場面 【運用コンテンツのPDCAサイクル時】
・細かいデザイン変更や見せ方の変更によるA/Bテスト測定 【新規サイト(コンテンツ)の作成時】 ・既存サイトのデータをUI制作データの指標として・・・
13.
5. アクセス解析をどうやって活かすか ■アクセス解析の基本的なやり方は「仮説と検証」 アクセス解析は基本的に「仮説と検証」を持って調査する事が一
番。 闇雲に数字を出すとただの自己満足。まず解析するお題に対して 仮説を立てて、その仮説内容があっているか検証をするという流 れが自然。
14.
5. アクセス解析をどうやって活かすか 例)リニューアルしたランディングページのUU数が落ちた
→どんなユーザーさんからが落ちた? →スマートフォンユーザーのアクセスが減少著しい →一部スマートフォンで閲覧不可の問題が発生 →デザイン改修ではなくシステム改修 例)サイト全体を一気にリニューアルしたらなんかPV落ちた →何処が問題なのかまず原因調査 →あるサイト遷移方法の時に離脱率が跳ね上がってる →どうやら調べたら動かない・・・
15.
6.まとめ ・アクセス解析は「今何がサイトで起きているかを把握するた め」の手法。
・アクセス解析はどんな業種の人もWebに関わる人なら必要。 ・アクセス解析は、サイトのリニューアルや新規コンテンツの開 発時、普段の運用時にも必要。 ・アクセス解析には「論理的な思考力」「正規表現」「Webの広 い知識」が必要とされる ・アクセス解析の基本は「仮説と検証」。問題が発生したら仮説 を立てて、それについて検証をする。
16.
ちょっと技術的な話 よく出てくるワードを勉強
17.
6.どんな値がツールで見れるのか? ・PV数 ・訪問数(UU数)
18.
6.どんな値がツールで見れるのか? 【例】 ・閲覧端末別 ・閲覧OS別 ・閲覧回数別 ・流入元別 ・市区町村別 ・言語別 などなど・・・
19.
6.どんな値がツールで見れるのか? (直帰・離脱・滞在時間)
20.
7. アクセス解析用語 ■直帰率と離脱率 【直帰率】
そのページを最後にサイトから離脱した数 そのページを入り口としてやってきたアクセス数 【離脱率】 そのページを最後にサイトから離脱した数 そのページのアクセスすべて
21.
7. アクセス解析用語 【例】 例えばこんなサイトがあると仮定。
10 外部ページ Aページ PV数:40 40PV 離脱数:20 参照元:外部サイト:10 (うち離脱数10) Aページ Bページ 20 離脱 直帰率:100% 離脱率:50%
22.
7. アクセス解析用語 直帰率が高いということは・・・? ・もしそのページがランディングページ系である場合は超マズイ。 ・ポイントは「そのページが直接アクセスして欲しいページなのか?」と言う事 離脱率が高いということは・・・? ・もしそのページがランディングページ系である場合は超マズイ。
23.
7. アクセス解析用語 ■ノーリファラー Referrerは、今取得しようとしているページの1個前のページ情報。 これが無いのがNo Referrer(ノーリファラー)・・・どういう時?
【よくある例】 ・お気に入りから(前見てるページは無いですよね) ・直接URLを入力した ・TwitterクライアントにあるURLを押してブラウザが起動した →物によって取れる ・メールソフトにあるURLを押してブラウザが起動した
24.
7. アクセス解析用語 ■イベントトラッキングとは イベントトラッキングとは、「トラッキング対象」となる処理が任意のタイミング(イベント)で実行で きるもの。 【例】 ・PDFのダウンロードボタンをクリックした時 →PVとしてのカウント・・・ではない気がするのでDLイベントとして1加算 ・動画サイトにて再生ボタンをクリックした時 →PVは画面表示した時。再生ボタンを押した数はPVと違う為イベントとして ・画面が一番下にスクロールされた時 →確実にPVでは無いが、コンテンツが下まで読まれているかを調べる為に 大概の動作は取得が可能。
25.
7. アクセス解析用語 ■イベントトラッキングの活用方法 イベントトラッキングを取得することで、PVでは取得できないようなユーザーさんのサイト内行 動を取得できる。特にこのデータはUserInterfaceの改修や画面デザインの構成を検討するに 当たり重要な情報になる可能性が高い。 ■イベントトラッキングのデータ形式 解析ツールによって若干の誤差があるが、大体このような形式。(所謂樹形図)
Category Action Action Action Label Label Label Value
26.
7. アクセス解析用語 ■イベントトラッキングの設定留意点 イベントトラッキングの設定に際しては「どういう目的で」どの値を取るのか?という事をよく考 えて設定すべき。闇雲に設定しても設定コストが高くなる。 ■イベントトラッキングの設定方法 JavaScriptにてイベント発生時にトラッキング情報を送る。 ・●●ボタンをクリックしたら・・・ ・●●の状態が××の時に△△をクリックしたら・・・
27.
7. アクセス解析用語 ■カスタム変数 アクセス時に任意のハッシュ値(キーと値)を渡す為に設定する変数のこと。 そのアクセスや、ユーザーを分類する際に有効。 【よくある例】
あるページのアクセスについて・・・ ・非会員 ・会員 毎のアクセス解析をしたい。会員かどうかを判断するにはCookieを見ればわかる →カスタム変数に入れてしまえばOK。
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