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機械学習を無理なく広告システムに導入する

hiroaki
February 05, 2020

 機械学習を無理なく広告システムに導入する

hiroaki

February 05, 2020
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  1. 1. チーム間で開発前に認識合わせを⾏う • 懸念されるリスクを整理し、対策を考える • 正常/異常のパターンを洗い出し、どちら側で対応するかを決める • ex モデルのメトリクスがおかしい場合、ML側で更新を停⽌します •

    配信側でできること/できないことの整理 • 仕様に落とし⽳がないかをチェック • ex xxGBまでは配信のメモリに乗せれるけど、それ以上だと厳しいです • それぞれチームでの⽤語についての認識を合わせる • ⼀番重要! 意味がズレると予測も当然ズレる • ex この数値、パーセンテージで表してるんじゃないの!?
  2. 3. なにかあっても、すぐ⽌められる設計に • ストレージに学習結果を保存し、配信側で読み込んで予測する 機械学習 システム ストレージ • 開発とテストが⾮常に楽 •

    機械学習側で問題が起きても、配信で読み込みをやめればよい • 問題が起きたときも原因の切り分け、特定が容易 学習結果 を保存 配信サーバ 読み込み
  3. 改善: AWS Cloud Foramtion + Step Functions で素早くデプロイ • Cloud

    Formationを利⽤し、⼀発で環境構築、更新 • インスタンスタイプなどの、実⾏環境を容易に変更可能 • Step Functionsで、job flowを定義 • 処理がどこまで実⾏されているかがConsole上から確認できる
  4. おわりに • 広告配信のように 、MLとシステムが密になるなら、 • 設計段階から配信側と連携 • ここが⾷い違っているとヤバいポイントを予めお互い把握 • テストや責任範囲も明確にしておくとリリース後もスムーズ

    • 機械学習モジュール⾃体は、 • ⼤量のログを効率的に(スケーラブルに)さばけるように⼯夫 • リリース後、なにか起きることを前提に、容易に修正できる設計