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
機械学習によるマーケット健全化 Mercari ML Ops Night #1
Search
Ryusuke Chiba
May 24, 2018
Technology
3
5.2k
機械学習によるマーケット健全化 Mercari ML Ops Night #1
Ryusuke Chiba
May 24, 2018
Tweet
Share
More Decks by Ryusuke Chiba
See All by Ryusuke Chiba
10Xの検索を10xしたい at 第49回Elasticsearch勉強会
metalunk
0
420
10Xの検索を10xしたい at 【10X/M3/CADDi】検索エンジン運用勉強会
metalunk
5
1.2k
プログラマのための線形代数 おまけ
metalunk
1
120
メルカリにおける AI 活用事例 PyCon JP 2018
metalunk
8
6.5k
メルカリの機械学習基盤 これまでとこれから ML Ops Study #2
metalunk
0
740
Other Decks in Technology
See All in Technology
Introduction to Jetpack Compose
pohjus
1
110
家族アルバム みてねで直面してきた技術的負債 / MIXI KAG 2024
isaoshimizu
17
7.7k
実務への応用例から考える 変更に強いオブジェクト指向設計 / 20240324-ooc2024
bengo4com
7
5k
Cloud Deploy と仲良くなりたい
phaya72
1
100
ビジネスロジックを「型」で表現するOOPのための関数型DDD / Functional And Type-Safe DDD for OOP
yuitosato
29
11k
Cloud Friendly(?) Jenkins. How we failed to make Jenkins cloud native and what we learned?
onenashev
PRO
0
110
オブジェクト指向宗教史
tanakahisateru
13
12k
KubeCon EU 2024 : Knative Maintainers Session
salaboy
0
370
Kubeflow Pipelines v2 で変わる機械学習パイプライン開発
asei
4
330
Tohoku.Tech #1 「Cursorを使ったRaspberry Piの開発」by ねこまた
jun2882
0
250
オブジェクトのおしゃべり大失敗 メッセージングアンチパターン集 / messaging anti-pattern collection
ytake
0
330
中央集権体制からDataOpsへの転換 / centralized-to-dataops-transformation
pei0804
7
1.4k
Featured
See All Featured
Music & Morning Musume
bryan
39
5.5k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
512
39k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
223
17k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
122
8.4k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
689
190k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
21
3.8k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
18
1.7k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
266
39k
Being A Developer After 40
akosma
56
580k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
58
4.9k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
50
8.6k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
24
5.7k
Transcript
機械学習によるマーケット健全化 Ryusuke Chiba @metalunk Mercari ML Ops Night #1
筑波大学 (学部) 筑波大学 (院) メルカリ グリー 2013 2015 2017 自己紹介
• Ryusuke Chiba • https://twitter.com/metalunk
自己紹介 • 2013年 新卒 • GREE News の開発 • 消滅都市の開発
• 大学院受験をして受かったので退職 筑波大学 (学部) 筑波大学 (院) メルカリ グリー 2013 2015 2017
自己紹介 • FAQ「なんで会社やめて大学院行ったんですか?」 ◦ 筑波大学 (学部) 筑波大学 (院) メルカリ グリー
2013 2015 2017
自己紹介 • FAQ「なんで会社やめて大学院行ったんですか?」 ◦ 筑波大学 (学部) 筑波大学 (院) メルカリ グリー
2013 2015 2017 ggrks!! Google is Your Friend!!
自己紹介 • 数理最適化の研究 ◦ Derivative-free optimization (Nelder-Mead とか) ◦ 単体上における非凸関数の大域的最適化
筑波大学 (学部) 筑波大学 (院) メルカリ グリー 2013 2015 2017
自己紹介 • 2回目の新卒(中古の新卒) • Search チーム (2017.04 - 2017.12) ◦
クエリパラメータ最適化の仕組み (JP) ◦ 近所検索 (US) • 数学部 部長 ◦ 線形代数ゼミ,アルゴリズムゼミ,数理最適化ゼミ... 筑波大学 (学部) 筑波大学 (院) メルカリ グリー 2013 2015 2017
自己紹介 • CRE (Customer Reliability Engineering) と SysML ◦ 2018.01
から ◦ これから話す • 量子アニーリング ◦ D-wave のインターフェイスは数理最適化 筑波大学 (学部) 筑波大学 (院) メルカリ グリー 2013 2015 2017
自己紹介 先日 Andrew Ng 先生の Coursera Machine Learning を卒業しました ですのでむずかしい機械学習についての質問は...
機械学習による商品監視
メルカリについて • ダウンロード数: 世界合計1億800万ダウンロード超 (日本7,100万、米国 3,750万、英国数百万) (2018/3末時点) • 流通額 (GMV):
日本 938億円 (2018/1-3月四半期累計) • 利用者数 (登録MAU): 1050万人 (2018/3時点) ◦ 登録MAU (Monthly Active User) は1ヶ月に一度以上利用したユーザの数 (「メルカリ アッ テ」「メルカリカウル」「メルカリメゾンズ」「メルチャリ」「teacha」は含まず) • 社員数: 連結 約1000人,メルカリ単体650人 (2018/3末時点)
メルカリについて • カスタマーサポート(CS) ◦ お問い合わせへの対応や,違反出品物の取り締まりなど ◦ 仙台,福岡にも拠点がある • CRE (Customer
Reliability Engineering) ◦ 技術を駆使して,お客さまに安心して利用してもらえるサービス にしたい ▪ CS のオペレーション効率化
商品監視 安心安全なマーケットプレイスを維持するために,出品が禁止されているもの https://www.mercari.com/jp/help_center/getting_started/prohibited_items • 偽ブランド品 • 盗難品 • 18禁、アダルト、児童ポルノ関連 •
現金、金券類、カード類 • ゲームアカウントやゲーム内の通貨 • メルカリ事務局で不適切と判断されるもの • キーワード羅列 • etc...
商品監視 これまで 検索条件による検出 お客さまによる通報 機械学習による自動検知
商品監視 これまで 検索条件による検出 お客さまによる通報 機械学習による自動検知 CS によって管理(追加 & 削除)さ れていて,数百個もある
商品監視 これまで 検索条件による検出 お客さまによる通報 機械学習による自動検知 本当はお客さまの目に 触れる前に削除したい
商品監視 これまで 検索条件による検出 お客さまによる通報 機械学習による自動検知 さまざまな構成で動いている • 古い機械学習基盤とか • マイクロサービスとか
商品監視 いま Mercari API Machine Learning Platform publish subscribe あたらしい
ML 商品監視サービス Lovemachine!!
商品監視 いま あたらしい ML 商品監視サービス Lovemachine!! CsTool API Machine Learning
Platform Mercari API Worker publish subscribe hide/report report
商品監視 いま いくつかの既存モデルを,あたらしい ML Platform 上の商品監視サービス Lovemachine に移植中 それによって得られる恩恵は •
メルカリ API, CS Tool 側の共通処理 • コード品質の向上 • 再学習の仕組み • Blue-Green deploy • リソース管理 ML Platform Lovemachine
商品監視 いま 移植作業が大変だった • Train code がない • local でしか動かない状態の
Jupyter notebook • 身元不明の BigQuery table を読んでいる • 身元不明の CSV を読んでいる • DRY でない • 線形代数の効率的な演算が使えていない(for 文がある) • Evaluation を独立して実行できるようになっていない 恩恵: コード品質の向上
商品監視 いま 問題は • データサイエンティストとバックエンドエンジニアのスキルセットの差 • 分析時のコードがそのまま 恩恵: コード品質の向上 Lovemachine
に載せたかったら ある程度ちゃんとしないと載らない
商品監視 いま ML による 自動検知 CS メンバーの確認 (ラベルづけ) 教師データに CS
業務のフィードバックが得られる 恩恵: 再学習の仕組み
商品監視 いま データの傾向変化に対応できる たとえば • ゲームアカウント(新しいゲーム) • キーワード羅列(流行) 恩恵: 再学習の仕組み
機械学習基盤 これから
機械学習基盤 これから 1. 全ての移植作業をやるわけにはいかない 2. 機械学習基盤の機能を充実させたい • 社内 AutoML を作りたい?
i. Feature Extraction? ii. Black Box Optimization? 3. SysML がスキルセットの差を埋めたい • データサイエンティスト ⇔ SRE • データサイエンティスト ⇔ バックエンドエンジニア
We’re 超 hiring SysML https://open.talentio.com/1/c/mercari/requisitions/detail/7093