Category Archives: 機械学習

2017-12-07

SparkのWebUIでモニタリング

皆さんこんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。SparkのProgramを開発する上で、Performanceの改良やInstanceの設定のTuningはかなり重要です。これらのチューニングはSparkのWebUIを使えばかなり簡単に制御できます。そこで、今回はSparkのWebUIを皆さんへ紹介致します。※この記事を理解するには、Spark、Hadoop、Linuxのshellコマンドの基本知識が必要です。1 Sparkとは?Sparkの概要は以下のWikipediaの記事を参考に… Read More »

2017-11-09

機械学習入門者がKerasでマルチレイヤーパーセプトロンのサンプルを読む

こんにちは。 GMOアドマーケティング、機械学習入門者のT.Mです。 はじめにゼロから作るDeep Learningを読み終え、 実際に何か作るにあたって何をしたらよいか調べていたところ ニューラルネットワークのライブラリであるKerasを知り触ってみました。 いきなりKerasのサンプルソースを見てもさっぱり分からなかったので、 ゼロから作るDeep Learningで学習した内容とKerasドキュメントを参照しながら 見ていきたいと思います。 KerasについてKerasについては公式ドキュ… Read More »

2017-10-02

機械学習の実践入門ーRandom Forestの要約

皆さんこんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。今回はよく使われる機械学習のアルゴリズムRodomForestを皆さんへ紹介致します。この記事を理解するには、中学レベルの数学とPythonの基本知識が必要です。Random Forestは2001年にLeo BreimanさんからDecision Treeを発展して提案されたアルゴリズムです。それでは、Random Forestを理解していただくために、まずはDecision Treeについて紹介いたします。 1 Decision Tre… Read More »

2017-09-20

TensorBoardでTensorFlowの数値計算を可視化する

こんにちは。GMOアドマーケティングのT.Iです。 機械学習のブームとともにChainerやCNTK, Theanoといった、ディープラーニング・機械学習に関するライブラリが数多く登場しています。 今回はその機械学習(数値計算)ライブラリの一つである「TensorFlow」の環境構築と、その可視化ツールである「TensorBoard」について紹介します。 TensorFlowとTensorBoard TensorFlowはGoogle社が提供する機械学習(数値計算)のためのライブラリです。 20… Read More »

2017-07-03

機械学習(ディープラーニング)で使われる基本的な用語について理解しよう

こんにちは、GMOアドマーケティングのMHです。現在、GMOアドマーケティングでは機械学習の勉強会を行っています。 ゼロから作るDeep Learningをみんなで輪読をしているのですが、出来るだけ数式を使わないでコードで説明しようとしてくれているため、非常に分かりやすいです。ただ、それでも章を進むに連れて、前提となってくる用語などが増えてきますので、「あれこの用語なんだっけ?」となることがしばしばありました。 これからゼロから作るDeep Learningを読む人が同じようなことにならないよう… Read More »

2017-02-27

AkaNeユーザーペルソナ予測について

こんにちは、CTO室のA.Zです。最近、AkaNeの配信最適化の解析プロジェクトに参加しています。 今回、一部の最適化方法、ユーザーペルソナ(性別・年齢)予測について話したいと思います。 背景AkaNeで、もっと広告配信効率化するため、ユーザーの特徴(性別・年齢)を分析し、 効果が高いユーザーに広告配信できることが今回のプロジェクトの目的です。 ユーザーペルソナ(性別・年齢)予測についてユーザーペルソナ(年齢・性別)の予測というのは様々なユーザー行動履歴から、ユーザーの年齢・性別を予測することで… Read More »

2016-12-26

機械学習環境を構築しよう!

はじめまして。GMOアドマーケティングのMHです。機械学習が流行っていますが、何から手を付けたら良いのかわからないという方は多いのではないでしょうか私も最近勉強を始めたのですが、数式を見ていても中々イメージが掴みづらいのですが、実際に動く環境があると理解の進みが早かったです。 なので、まずは機械学習を簡単に動かせる環境の構築をするのがおすすめです。今回は機械学習の環境の構築と簡単な機械学習の実行をしてみたいと思います。 あまり馴染みが無いかもしれませんが、機械学習関係のライブラリが充実しているP… Read More »

2016-08-30

レコメンドウィジェット「TAXEL by GMO」- ハイブリッドレコメンドについて

こんにちは、CTO室のT.Nです。レコメンドウィジェット「TAXEL by GMO」の開発に携わっています。 今回はTAXEL(タクセル)の裏側の話をちょこっとしたいと思います。 TAXELとはTAXELとは閲覧ユーザーの興味関心・行動や、コンテンツ特性を解析し、機械学習エンジンにより関連する記事をレコメンド表示するサービスです。 タグを設置するだけでコンテンツを解析し、記事をレコメンド・表示できるものとなっています。 TAXELでのレコメンドの仕組みTAXELは「ハイブリッドレコメンド」により… Read More »

2016-01-12

kaggleで始める機械学習

はじめまして。GMOアドマーケティングの t.k です。今回は機械学習の勉強にも使える kaggle についてのはじめの一歩になります。kaggle とは企業や研究者がデータを投稿し、世界中のデータサイエンティストがその最適モデルを競い合うコミュニティです。日々さまざまなコンペティションが開催されており、中には企業が主催し成績優秀者に賞金を出すものもあれば、賞金は出ないがデータサイエンスの技術を学習するためにゲーム感覚で参加できるものもあります。そして今回、学習用として用意されているコンペティシ… Read More »