こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。
機械学習はオンライン広告の配信効果を改良するための重要な手段なので、当社では2018年から社内エンジニア限定の機械学習勉強会を開催しています。
前期までの勉強会の内容一覧
| 開催時間 | 勉強会の内容 |
| 2018年上半期 | 統計解析法を題材にした勉強会を開催 |
| 2018年下半期 | 機械学習/データマイニング/統計的パターン認識のアルゴリズム 及び、それらを実際の業務に適用するためのノウハウを学ぶ |
| 2019年上半期 | Deep Learningの基本知識やフレームワークの活用方法について学ぶ |
今期の勉強会の内容紹介
前期までは機械学習の基礎的知識を会社の仲間と一緒に勉強していたので、今期は社内の本番データを利用して機械学習の実装を行いました。
勉強会の課題の設計要件
1 勉強した技術が今後の会社業務に活かせるよう、今期の課題は会社の業務と関連性のある問題にします。
2 課題を明確に評価できるよう、課題の難易度は《基本・中級・上級》の三つに分けます。
3 各自課題に取り組みます。
4 課題の基本要件を達成するのに要する時間を3ヶ月（1週間あたり 2時間/人ベース）と設定します。
勉強会の流れ
勉強会の課題
今回の勉強会の実戦課題はクリック率の予測です。
CTRとは
当社はアドネットワークを開発・運営しています。CTRとは、アドネットワークで指定されたユーザーに対して、指定された広告がクリックされた回数(click)と表示された回数(imp)の比率の事を指します。
課題の要件
課題の要件はシンプルです。当社のアドネットワークのログから学習データを用意して、指定されたユーザーに対して指定された広告がクリックされる確率を予測することです。
勉強会の結果発表
”討論会→モデルの改修→討論会”の順番で、2019年下半期の勉強会は終わりました。今期の勉強会は、参加者の全員が実戦的なモデルを実装することができました。さらに、モデルの精度が良かったTop3の参加者には、運営側から2000円のアマゾンギフト券がプレゼントされました！
まとめ
今回、今まで勉強した機械学習の知識を実業務に反映させる為に、社内の本番データを利用して実戦的な課題を実装していきました。初めてモデル開発を中心にした勉強会だったので、今まで勉強してきた知識が活かされた事を実感しました。
皆さんのおかげで今回の勉強会が最後まで無事に終わり、運営としてとても嬉しいです。
今回経験した事を活かして、引き続き《実践的な機械学習エンジニア》を育成できる勉強会を開催していきます。
