Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AWS ML@Loft #11 「BASE」類似商品APIの裏側
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
bokeneko
March 24, 2020
Technology
690
0
Share
AWS ML@Loft #11 「BASE」類似商品APIの裏側
ML@Loft #11で発表したスライド
https://ml-loft.connpass.com/event/169623/
bokeneko
March 24, 2020
More Decks by bokeneko
See All by bokeneko
Terraformを用いた機械学習インフラの構築 / Developers Summit 2018 FUKUOKA A-8
bokeneko
0
590
Retty Tech Night #1 bokeneko
bokeneko
1
870
TechPlay DeepLearningAllStars2017
bokeneko
0
1.6k
TFUG#3 RettyにおけるDeep Learningの自然言語処理への応用事例
bokeneko
18
16k
Other Decks in Technology
See All in Technology
エージェント時代の UIとAPI、CLI戦略
coincheck_recruit
0
160
Purview Endpoint DLP 動かしてみた
kozakigh
0
250
Digital Independence: Why, When and How
wannesrams
0
310
みんなの考えた最強のデータ基盤アーキテクチャ'26前期〜前夜祭〜ルーキーズ_資料_遠藤な
endonanana
0
210
「QA=テスト」「シフトレフト=スクラムイベントの参加者の一員」の呪縛を解く。アジャイルな開発を止めないために、10Xで挑んだ「右側のしわ寄せ」解消記 #scrumniigata
nihonbuson
PRO
4
980
毎日の作業を Claude Code 経由にしたら、 ノウハウがコードになった
kossykinto
1
1.2k
セキュリティ対策、何からはじめる? CloudNative環境の脅威モデリングと リスク評価実践入門 #cloudnativekaigi
varu3
2
610
10サービス以上のメール到達率改善を地道に継続的に進めている話 / Continue to improve email delivery rates across multiple services
yamaguchitk333
3
240
世界の中心でApp Runnerを叫ぶ FINAL
tsukuboshi
0
260
「強制アップデート」か「チームの自律」か?エンタープライズが辿り着いたプラットフォームのハイブリッド運用/cloudnative-kaigi-hybrid-platform-operations
mhrtech
0
160
雑談は、センサーだった
bitkey
PRO
2
220
AI 時代の Platform Engineering
recruitengineers
PRO
1
140
Featured
See All Featured
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
6
35k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
420
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
1
350
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
170
What Being in a Rock Band Can Teach Us About Real World SEO
427marketing
0
230
Transcript
© - BASE, Inc. 「BASE」類似商品APIの裏側 © - BASE, Inc.
© - BASE, Inc. ⾃⼰紹介 ⽒原 淳志 BASE株式会社 / Data
Strategy Team • データ分析、機械学習などを担当するチームに所属 • TensorFlow出たくらいからDeep Learningに⼿を出 したりしてた • 今は機械学習で作成されたモデルを実運⽤するため のインフラ設計とかが中⼼ • クラフトビール好き。会社でビール部主催中
© - BASE, Inc. ネットショップ作成サービス「BASE」 出店ショップ数 (個⼈‧法⼈‧⾏政を含む) 90万ショップ以上 BASEかんたん決済利⽤料 3.6%+40円
サービス利⽤料 % コンセプト 「誰でも簡単に使えるネットショップ作成サービス」 初期費⽤‧⽉額費⽤ 0円 ショップオーナーのサポート機能が充実! 個⼈でも決済機能をかんたん導⼊。 審査もスピーディー! クレジットカード 銀⾏振込 コンビニ決済‧Pay-easy 後払い (BASE Apps) キャリア決済
© - BASE, Inc. 関連商品 • BASEアプリで商品詳細ページの下 部にある • 表⽰中の商品に類似した商品が並ん
でいる • DSチームが提供している類似商品 APIで候補を選んでいる
© - BASE, Inc. アジェンダ • 類似商品APIの仕組み • 類似商品APIのインフラ‧運⽤
© - BASE, Inc. 類似商品APIの仕組み
© - BASE, Inc. 類似商品APIの仕組み • 画像、テキストの特徴量の近さを商品の類似度に採⽤ • 画像の特徴量 •
MobileNet • テキストの特徴量 • 以前はfastTextのdoc vector → 現在はfastText & SCDVに移⾏ • 近傍探索 • 以前はNGT → 現在はfaissに移⾏
© - BASE, Inc. MobileNet • Kerasにおいて(というか⼤抵のフレーム ワークで)ImageNetでの事前学習済みのモ デルが提供されている •
include_top=Falseで全結合層なしで使えば 1024次元の特徴量抽出モデルとして使える
© - BASE, Inc. fastText, SCDV • fastTextはFacebookがOSSで開発している単語の分散表現学習など できるツール。doc vectorも計算可(ただのword
vectorの平均っぽ い) • https://github.com/facebookresearch/fastText • SCDVはdoc vectorを計算するための⼿法 • https://dheeraj .github.io/SDV/ • この辺がくわしい • https://qiita.com/fufufukakaka/items/a a c
© - BASE, Inc. NGT • Yahoo! JAPANがOSSで開発している⾼次元 vectorの近傍探索ツール •
https://github.com/yahoojapan/NGT • 数百万個の1024次元ベクトルから数⼗msく らいで近傍を取ってこれる • (でもくっそメモリ⾷う)
© - BASE, Inc. faiss • FacebookがOSSで開発している⾼次元ベクトルの近傍探 索ツール • https://github.com/facebookresearch/faiss
• NGTと⽐べると • 圧縮のための仕組みとかが⽤意されていて便利 • 圧縮⼿法によっては事前の学習が必要 • 圧縮フル活⽤したらNGTに⽐べて必要なメモリを1/100 くらいまで減らせる • ドキュメントが充実してる(⼤事)
© - BASE, Inc. 関連商品APIのインフラ‧運⽤
© - BASE, Inc. 類似商品APIの運⽤ • 画像の特徴量は事前計算、テキストはオン デマンド • モデルの更新はdaily
• ECSを利⽤したマイクロサービスの組み合わ せでAPIを提供
© - BASE, Inc. 事前計算 DS AWS SNS SQS ECS
SageMaker 新規画像登録通知 特徴量計算 対象画像取得 特徴量の保存 S S
© - BASE, Inc. モデルの更新 DS AWS ECS Task Step
Functions faiss indexの作成 ECS 特徴量index Lambda 対象商品の取得 特徴量の取得 faiss indexの保存 ECSの再起動 Cloud Watch Rule RDS S
© - BASE, Inc. APIの提供 DS AWS ECS API Proxy
ECS 類似画像商品API ALB Internal ALB ECS 画像特徴量index ECS 類似テキスト商品API ECS テキスト特徴量index
© - BASE, Inc. Future Work • 今はファッションとそれ以外で画像とテキ ストの特徴量を使い分けているが、画像‧ テキストの特徴量を同時に扱う汎⽤的な商
品特徴量モデルを作成中 • この商品特徴量を類似商品以外にも⾃動カ テゴリ分類とかに利⽤したい
© - BASE, Inc. ご清聴ありがとうございました