今期の勉強会の内容紹介
勉強会の課題の内容：MLOps
MLOPSは分析（ML）＋開発（Dev）＋リリース（Operations）の組み合わせです。 機械学習の開発効率を向上させる為に、機械学習project の開発原則とルールが纏められています。 具体的なMLOpsについては以前にブログを書きましたので、ご参考にしてください。今回の勉強会の課題は参加者達と一緒にMLOpsの基本知識を勉強して会社のプロジェクトをMLOpsで解決することです。課題になるプロジェクトの背景：クッキーレスの時代の対策
現在、各広告会社はブラウザのクッキーを利用してユーザーの行動履歴をトラッキングし、ユーザーの好みを予測して相対的に効果が大きい広告を出すことができます。しかしブラウザ市場で主にシェアを握っているGoogle、Appleなどの大手会社はプライバシーを重視する理由で、クッキーによるユーザーの行動履歴のトラッキングを厳しく制限するようになっています。さらに将来は完全にクッキートラッキングを禁止される予定もあります。これからはクッキーレスでユーザーとの相性が良い広告を出す方法を考える必要があります。クッキートラッキングの代案
クッキートラッキングの代案の一つは、ユーザーの行動履歴を分析しないで広告が掲載されている記事と広告の相性を分析することです。例えば車のレビュー記事を見ている方はカーローンの広告をクリックする可能性があります。
弊社は自然言語処理の技術を利用して百万件の記事を指定されたカテゴリーへ分類するシステムを開発しました。今期はこの記事の分類システムをMLOpsでhyperparameterの自動チューニングの機能を実現します。
勉強会の流れ
今期の勉強会は二段階で実施しました。勉強会の前半は現状のMLOpsの基本知識の勉強をしました。
勉強会の後半はMLOpsを利用して記事分類のシステムを実装しました。
勉強会のまとめ
今回の勉強会では、参加者達はMLOpsの基本知識を勉強できて会社の記事分類システムに活用できました。
”MLOpsの基本知識の勉強→会社の記事分類システムの要件理解→MLOpsの案を実装” の流れで前回より実戦的な2022年上半期の勉強会は終わりました。引き続き会社の仲間たちと一緒に機械学習のレベルを上げられるように頑張ります。
