ML開発におけるML PMの関わり方事例

仁ノ平 将人（LINE株式会社）
髙久 裕央（LINE株式会社）
「第26回 MLOps 勉強会」の発表資料です
https://mlops.connpass.com/event/265554/

Transcript

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   "VUP5BHHJOH • スタンプ画像から 意味的なタグを推測し、⾃動付与 • 2021年〜、深層学習モデルを更新（Efficient Net） 6TFS
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   1SFEJDUJPO • サービス横断のユーザ⾏動ログを利⽤して、DNN系のロジックで推定（〜数億ユーザ） • 継続的にリファクタリングやロジック改善等を進めており、MLP Mixerなども利⽤ LINE for Business 2022年10-2023年3⽉期 媒体資料より https://www.linebiz.com/jp/download/ 出前館 %SJWFS .FSDIBOU 6TFS 
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   EFMJWFSZ 複数の機械学習のコンポーネントを提供し、オンラ イン予測のためのパイプラインも個別に構築 For Users • 商品の推薦（≒ 何を注⽂すればよいか︖） For Demae-can (as a broker/仲介者) • オーダーの配達依頼（≒ 誰に配達を依頼すればよいか？） For Drivers • エリア単位での直近需要の予測（≒ どこで待てばよいか？） • レストランの準備時間予測（≒ いつ受け取りに⾏けばよい か？） 4NBSU
   $IBOOFM トークリスト上部にコンテンツ・広告を表⽰ • 2段構成で、ML室は下記の両⽅を提供 1. 個別サービスのコンテンツ向けターゲティングロジック （様々な組織が供給） 2. 最終的にコンテンツ or 広告を1つ選定 -JCSB
   4VJUF MLの開発効率化 + DSの検証効率化のための内製ツール 画⾯設計・デザインをUIのチームに依頼し、バックエンドをML室で開発 CMS for A/B Test & Rollout Dashboard for A/B Test 推薦結果の可視化 $SPTT4FSWJDF
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   'FBUVSFT • 事業横断でML向けのデータを整備し、社内の他ML組織に提供 • 表現学習により、密ベクトル化したデータなども作成 .-
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   "1*T MLプラットフォーム化により、開発したモデルの再利⽤性や開発効率などを⼤幅に向上 0XO
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   &GGJDJFODZ • cumin: データアクセスの抽象化 • swimmy: RPC to k8s cluster • ghee: 分散並列処理（転送 & 演算） • ghee-models: MLモデル（python） • masala: MLモデル（yaml）
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23. Sticker / Theme 1SPEVDU
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26. THANK YOU
27. ෇࿥
28. Persona(ଐੑਪఆ) 1SPEVDU
    EJTDPWFSZ • どんな属性を推定したいかを広告チームなどと相談 • 属性の定義をすり合わせ • (開発後)プロダクトの広報活動 %BUB
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