【240407編集しました】 当初はベタ打ちの記事でしたが、あまりにも可読性が低いので見出しに記法を用いました。 今見返すと修正したいところは多々あるのですが、明らかな誤記（退学届→退部届）の修正、追記日付の補記を除き、情報が陳腐化している箇所なども含め、そのままにしています。 スポーツ推薦で高校に行く人がどれくらいいるか知らないが、行ったはいいけど馴染めない、中退して想定していたルートから脱落する、最悪の場合自ら命を絶ってしまうという人は（残念ながら）少なからずいる。 私もスポーツ推薦で高校に行った。 中学へスカウトにきた顧問は、週に１日は休み、練習も平日は２時間、勉学の時間も大事にする、著名な大学にも推薦で行けると熱弁した。 私は技量はあったが体力がなく、すぐ高熱をだすようなひ弱な中学生だった。スポーツ推薦なんか到底無理と思っていたが、休みがあるなら、その先があるなら、三年間だけ頑張っ
高校でディベート部に入ったが、あまりに競技化されすぎていて「社会・時事問題等に対してマジで何も深められないだろこれ」と思ってすぐ辞めた
同志しろ @Shiro_White1111 高校で一瞬だけディベート部入ってたんですけど、あまりにも競技化されすぎていて議論として社会・時事問題等に対しマジで何も深められないだろこれと思って二日で幽霊になり、二ヶ月後に辞めた 2024-05-07 14:52:01
「どのように開発するか」だけでなく、上流からプロジェクトに携わり「何を開発するか」から検討したい、と考えているエンジニアの方は少なくないでしょう。 一方、実際の開発現場では「WHAT（何を開発するか）」がすでにある程度検討され、エンジニアはその実現方法を具体化させるフェーズから参画し「HOW（どのように開発するか）」を考えるケースが多いのではないでしょうか。 「WHAT（何を開発するか）」を検討するフェーズからボトムアップでアイデアを出し、プロダクトの成長にコミットしたいーー。そんな思いを強く持つエンジニアにとって、理想的な環境とも言えるのがリクルートです。 今回、同社を代表するプロダクトである『SUUMO』のレコメンドAPIのインフラを、機械学習エンジニア（以下、MLE）とデータエンジニア（以下、DE）が連携して改修したプロジェクトを参考に、事業成長にコミットするエンジニアの姿を伝えます
クリック率を最大化しない推薦システム
セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムの中では、どんな情報にアクセスするかを決定する際に、Embeddingと呼ばれる文章をベクトル化する技術が使用されています。そして多くの場合では小数(float)の多次元ベクトルが採用されています。 しかし、Embeddingの中には各ベクトルの数値を1Bitのデータとして扱うBinary Embeddingというものが存在します。 本記事では、Embeddingの手法の一つであるそのBinary Embeddingについて解説と検証を行います。 サマリー Binary Embeddingを採用することで以下のような効果を得ることができます。 保管するベクトルデータの容量を96%ほど削減で
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
2023年に東京都立大学で非常勤講師として、学部3年生向けに「機械学習〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。 90分×3コマ×2日間の計6コマの集中講義で、Streamlitで映画のレコメンドアプリを実際に作ってみるなどの演習も含めたものです。 昨年、大学院生向けに同様の講義を3コマ分していたので、それを拡張する形で、最近話題の生成AIの話も1コマ分用意しました。（昨年の授業資料はこちらにあります。） 推薦システムや生成AI×推薦システムについて興味ある方のご参考になりましたら。 1日目(90分×3コマ) 推薦システムの概要 推薦システム-各推薦アルゴリズム 推薦システムの周辺技術(評価指標について)
協調フィルタリングとベクトル検索エンジンを利用した商品推薦精度改善の試み | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリのレコメンドチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事 [1] では、item2vecと商品メタデータを用いた、メルカリのホーム画面のレコメンド改善のお話をさせていただきました。今回は商品詳細画面でレコメンド改善を行ったお話をさせていただきます。商品詳細画面の例は図1の通りです。ユーザーはアイテムの詳細な説明を見たいときにこの画面に来訪するため、同様の商品を推薦する自然な接点として非常に重要です。 まず、私たちが商品詳細画面で行った改善の概要を示します。各部の詳細については次節以降で詳しく触れます。 日本有数の大規模ECサービスにおいてベクトル検索ベースの商品推薦アルゴリズムを実装し、推薦精度の大幅な改善を実現しました。 協調フィルタリングとニューラルネットワーク (以下、NN) を利用した商品推薦アルゴリズムを構築し、コールドスタ
株式会社ZOZO 推薦基盤チームリーダーの @f6wbl6 です。この記事は「ZOZO Advent Calendar 2023」のカレンダー7の最終回（25日目）です。 この記事では、ZOZOの推薦基盤チームで私とチームメンバーがこの一年、サービス面・組織面で取り組んできたものをいくつか取り上げたいと思います。なおこの記事のタイトルと冒頭の文章は弊社 CTO 兼執行役員の @sonots が書いた以下の記事のオマージュです。 2023年以前の取り組み まず前提として、推薦基盤チームではこれまでにどのような施策を実施してきたのかを簡単にご紹介します。 商品詳細画面「おすすめアイテム」枠の改善 ZOZOTOWN において、商品詳細画面の下にある「おすすめアイテム」枠での推薦精度を改善するプロジェクトです。 既存システムではオンプレの SQL Server に対して都度クエリを投げていましたが
篠田真貴子さんがオススメする5冊 篠田 真貴子 エール株式会社取締役。社外人材によるオンライン1on 1を通じて、組織改革を進める企業を支援している。2020年3月のエール参画以前は、マッキンゼー、ノバルティス等を経て、2008年〜2018年ほぼ日取締役CFO。米ペンシルバニア大ウォートン校MBA、ジョンズ・ホプキンス大国際関係論修士。『LISTEN──知性豊かで創造力がある人になれる』監訳。 『日本社会のしくみ』 小熊 英二 篠田真貴子さんの推薦文 「社会のしくみ」は私たちの雇用、教育、さらにはアイデンティティまでを規定している。著者はそれを「企業のメンバーシップ」「職種のメンバーシップ」「制度化された自由労働市場」の三つの社会的機能に分解した。日本社会のしくみは三つの組み合わせで表すことができ、各々の特徴や濃淡を他国や過去と比較して分析している。 「ロスジェネ」を引き起こしたのは不景気
はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3
「観戦のモラルも見直したほうがいい」仙台育英OBが慶応の“肩組み横揺れ”応援に苦言（女性自身） - Yahoo!ニュース
8月23日に行われた、全国高校野球選手権大会の決勝。波紋を広げている慶応の応援に、仙台育英のOBが苦言を呈した。 慶応にとっては107年ぶりの優勝をかけた戦いとなったこの試合。慶応（神奈川）は連覇を目指す仙台育英（宮城）を8対2で下し、見事優勝を手にした。甲子園球場は慶応側による熱烈な応援に包まれた一方で、”応援マナーが悪い”との指摘も相次いだ。 問題になったのは、今大会の応援に関する注意事項で禁止されている守備中の歓声。また、アルプススタンド以外の場所で立っての応援や肩を組んで横揺れする行為についても“邪魔だった”との指摘が相次いだ。実際に、6回の後には「立ち上がっての応援は、他のお客様ご迷惑となることもありますので、ご注意ください」「応援は後方のお客様のご迷惑にならないよう、十分ご配慮ください」との注意喚起がアナウンスされていた。 そんななか、仙台育英高校野球部のOB、田中一也氏のX（
Social Network を活用するには自分の興味にあったアカウントをフォローすることが大事です．そのために重要な役割を果たすのが「おすすめユーザ推薦 (friend recommendation)」です．
推薦システムを独学で勉強していた非情報系の博士学生が長期インターンをしてよかったことと苦戦したこと - Uzabase for Engineers
皆さんこんにちは! 株式会社ユーザベース NewsPicksで機械学習エンジニアとして長期インターンをしている森田です:) 現在はData/Algorithm チームで、NewsPicksの推薦システム・データ基盤まわりの開発に取り組んでいます。 本記事は、私が2022年8月から同組織に入社して現在までの約1年間の長期インターン活動を経て、参加して良かったことと苦戦したことをまとめたものです。特に企業での長期インターンに興味がある方に向けて、本記事の内容を共有できればと想定しています。 はじめに タイトルの通り、私は非情報系なのに推薦システムを独学で勉強していた博士学生です（実は本記事の執筆期間中に博士学生ではなくなりました…!）。ちょうど博士課程への入学時期に偶然Kaggleをきっかけに推薦システムという分野と出会い、興味を持って論文読んで実装してブログに上げて...みたいな活動を趣味で
自己紹介 2 小関 俊祐（Shunsuke Ozeki）/ @ozeshun_ - お仕事 - 2022年にDSとしてタイミーに入社 - MLモデルの改善、ML pipelineの構築、 推薦API基盤の運用など幅広くやってます - 最近検索にも手を出し始めました - 趣味 - 野球全般。ロッテ、レンジャースが好き - 海外旅行 - 個人開発的な
メディア統括本部/Data Science Center(DSC) 所属 MLエンジニア 松月大輔
はじめに こんにちは。Kagglerの 中間 と 若月 です。業務では主に人材領域でのレコメンドシステムの改善に取り組んでいます。 この記事では、レコメンドシステムにTwo-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックを導入することで、精度とコストを改善することに成功したので、その取り組みについて紹介します。 背景 導入したロジックについて説明する前に、まず既存のレコメンドシステムについて簡単に説明します。 既存のレコメンドシステムでは、ユーザとアイテムについてルールベースによる候補生成を行った後、機械学習モデルを用いてスコアを付与し、スコア順にユーザに推薦するアイテムを選択していました。 しかし、ルールベースによる候補生成はベースラインとしてはよいものの、性能改善には限界があり、ルールベースが複雑になればなるほど計算コストもかかるようになっていきます。 そこで、性能改善がしやす
Generative Recommendation : LLMを活用した推薦システム | Wantedly Engineer Blog
この記事はWantedly Advent Calendar 2023 兼 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の3日目の記事です。 ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている角川(＠nogawanogawa)です。ウォンテッドリーのデータサイエンスチームは、9/18〜9/23にシンガポールにて開催されたRecSys2023に聴講参加しました。 RecSys 2023 (Singapore) - RecSys RecSys 2023, the seventeenth conference in this series, will be held in Singapore. It will bring together researchers and practitioners from academia and industry to present thei
この記事は確率的プログラミング言語 Advent Calendar 2023の12/8の記事です。 概要 『Pythonではじめる数理最適化』はいい本ですよね。親しみやすい実例、分かりやすい数式、きれいなPythonコードと三拍子そろっています (今年のアドカレで改訂版が近いうちに出ることを知りました)。 7章「商品推薦のための興味のスコアリング」では、「何日前に直近の閲覧があったか」と「閲覧回数」の二つの軸で興味のスコアを考えます。興味のスコアが単調減少であるという制約のもと、再閲覧の割合と推定値の二乗誤差を最小化するという凸二次計画問題として解いています。この記事ではStanで解くとこんな感じですというのを示します。メリットとしてベイズ信頼区間も推定されます。 データ 公式のリポジトリの7章のipynbファイルを途中まで実行して得られるデータフレームrf_dfを使用します。他の人の扱い
【速報】慶応、107年ぶり2度目の甲子園優勝！ 王者・仙台育英は夏連覇の快挙ならず（ベースボールチャンネル） - Yahoo!ニュース
＜決勝戦 仙台育英 2―8 慶応＞（23日、阪神甲子園球場） 第105回全国高等学校野球選手権記念大会は23日、阪神甲子園球場で最終日となる第14日を迎え、決勝戦で仙台育英（宮城）と慶応（神奈川）が対戦。圧巻の戦いぶりを見せた慶応が8-2で勝利し、107年ぶり2度目となる夏の甲子園優勝を飾った。 【表】夏の甲子園、歴代優勝校・準優勝校は？ 仙台育英は背番号「10」の湯田統真、慶応は2年生左腕の鈴木佳門が先発。試合は初回から動きを見せる。 先攻の慶応は1回表、1番・丸田湊斗が低めの変化球をすくい上げると、打球はライトスタンドに飛び込む先頭打者本塁打。わずか5球で先制すると、さらに2死一、二塁の場面で、6番・渡辺千之亮は風の影響を受けたポテンヒット。ラッキーな形で2点目を挙げた。 さらに2回、下位打線が1死二塁のチャンスを作ると、1番・丸田は詰まりながらもライト前へ運ぶタイムリーヒット。さらな
ファンコミュニティのUGCを効率的に届けるためiALSベースの協調フィルタリング推薦システムを作った話 - Gaudiy Tech Blog
はじめまして。GaudiyでMLエンジニアをしているMomijiと申します。主に推薦システムの開発を担当しています。 今年4月から、Gaudiyが開発・提供するプロダクト「Gaudiy Fanlink」に協調フィルタリングベースの推薦機能を追加したので、本記事ではそのロジックとシステムアーキテクチャについて書いてみたいと思います。 1. 「Gaudiy Fanlink」における推薦 2. 協調フィルタリングによるパーソナライズ推薦 2-1. 学習 2-2. バッチ推論 2-3. リアルタイム推論 3. システムアーキテクチャ 4. これから 1. 「Gaudiy Fanlink」における推薦 Gaudiy Fanlinkは、IPファンが集う、SNS型のコミュニティプラットフォームです。そこにおける「推薦」の役割は、ユーザーとコンテンツのマッチングを促進し、コミュニティ内の活動総量を増加させ
第35回 MLOps 勉強会：https://mlops.connpass.com/event/297976/ ウォンテッドリーでは、多様なユーザーと会社の理想的なマッチングを実現するために、会社訪問アプリ「Wantedly Visit」の推薦システム開発に力を入れています。今回の発表では、推薦チームが取り組んだオフライン評価の仕組み化について紹介します。この仕組みの導入により、推薦施策のリリース頻度や1回あたりの成果量が改善し、より早くユーザーに価値を提供できるようになりました。
【LLM × レコメンド】パーソナライズLLMレコメンドシステムの実装と学びについて - ABEJA Tech Blog
こんにちは！競馬愛が止まらず、昨年テックブログで競争馬に関する記事を公開してしまった、データサイエンティストの安倍（あんばい）と申します。社内では馬ニキと呼ばれています。 tech-blog.abeja.asia 世はまさに大LLM時代。このウェーブに少し乗り遅れたなと思いつつ、専門であるレコメンドシステムと、LLMで何かできないだろうかと思い、執筆したのが本記事になります。本記事では主に以下の2点についてご紹介します。 既存のパーソナライズレコメンドモデルとLLMの統合についての設計、実装及び評価 LLMを用いたレコメンドシステムのメリット、デメリット、実運用面での課題点 オープンデータを用いた、アニメレコメンドシステムを実装し、LLMに統合する過程で感じた、LLMならではの素晴らしさや、難しさや、課題感をお伝えすることができたらと思います。 目次 目次 概要 事前知識 協調フィルタリン
名古屋市教育委員会事務局が市内全16区の校長会など80以上の教員の団体から毎年、1団体ごとに3万円前後の現金などを受け取っていたことが関係者への取材で分かった。各団体は次年度の市立小中学校の校長に推薦する教員の名簿とともに金品を納めていた。事務局幹部は取材に「激励と受け止めている。金品が人事に反映されることはない」と話したが、事態を把握した市は「団体側から市教委への上納金」と判断、不適切な金品の授受にあたるとして調査する方針だ。 複数の関係者によると、この慣習は少なくとも10年以上、続いている。各団体が校長に推薦する教員の名簿とともに納める金品は、市教委事務局で教員の人事を担当する教職員課が...
『萩生田氏の地元・八王子市長選挙 自公推薦の初宿さんが初当選 裏金事件の逆風しのぐ：東京新聞 TOKYO Web』へのコメント
ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有
Recommendation Industry Talks #2 で発表した内容です。 https://recommendation-industry-talks.connpass.com/event/310180/
はじめに はじめまして！2023年9月にAIスペシャリストのインターンシップに参加させていただきました、柳（ @ynt0485 ）と申します。普段は数理最適化や機械学習関連の研究を行っています。 今回のインターンでは、DeNAが運営するX（旧Twitter）アカウントの投稿文を自動生成するというタスクに取り組みました。この記事では、どのような工夫によって生成の精度を上げることができたのかについて紹介します ！ 課題内容 概要 初めに、今回のタスクの概要についてお話します。 近年の大規模言語モデルの発展により、文章の自動生成は様々な分野での活用が期待されています。特に、ある分野に特化させた文章の生成はクリエイティブの制作やサービス専用のチャットボットの構築に利用することが できます。 そのため、今回は特定分野に特化させた文章生成の1つとして、あるX（旧Twitter）アカウントの過去の投稿文
三塁側アルプススタンドで振りと声援で選手を鼓舞するバトン部副将の武原由李子さん（手前右）と主将の中村心優さん（２列目）＝２３日午後、甲子園球場（山本玲撮影） ２３日の全国高校野球選手権大会決勝に勝利し、１０７年ぶりの優勝を果たした慶応（神奈川）。試合終了の瞬間、歓喜に沸いた慶応の三塁側アルプススタンドは、まさに「オール慶応」の様相を呈していた。 【写真】「音がすごすぎる」「失策に歓声は…」決勝戦に詰めかけた慶応の応援団 「メンバーの皆に力を託して引退した。本当に優勝できてうれしい」。そう言って涙を流したのは、野球部３年の阿部憲太さん（１８）。けがが多く、メンバー入りはならなかったが、声援でチームを後押しした。 アルプススタンドの応援を引っ張ったのは、慶応女子高校バトン部主将の中村心優（みゆう）さん（１６）。「大きな感動をくれて感謝しかない。野球部がインタビューなどで『応援がプラスの力になっ
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スポーツ推薦で入学したけど失敗したな、という人と、その親御さんへ
データエンジニアが事業成長をリードする。『SUUMO』のレコメンドAPIはこうして進化した - はてなニュース
GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
「機械学習〜推薦システムを題材に〜」講義資料(生成AIの話題も含む)｜masa_kazama
ZOZO推薦基盤チームの2023年の振り返りと現状 - Qiita
著名人が推薦する「新しい世界と出会える書籍」 2023年上半期版 | 篠田真貴子、宮沢和史、斎藤哲也、沼野恭子、音部大輔
クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み - ZOZO TECH BLOG
Bluesky のフォロー推薦モデルを書いた - HackMD
タイミーにおける H3を活用したレコメンドの改善事例
サイバーエージェントメディア事業部における推薦システム
Two-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックの導入
『Pythonではじめる数理最適化』の7章「商品推薦のための興味のスコアリング」をStanで解く
ウォンテッドリーにおける推薦システムのオフライン評価の仕組み
【甲子園】慶応高の優勝に 芸能界・スポーツ界の OB＆関係者から 祝福の声・続々【櫻井翔・ミッツ・石原良純・石坂浩二・内田恭子・武藤嘉紀・加山雄三・岩田剛典】（TBS NEWS DIG Powered by JNN） - Yahoo!ニュース
名古屋市教委が各区校長会などから金品受け取る、校長推薦名簿とともに 毎年3万円前後：中日新聞Web
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LLMを用いたSNSのテーマ推薦と投稿文の自動生成 | BLOG - DeNA Engineering
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