Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜 https://connehito.connpass.com/event/149552/
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜Sage Makerで構築する価格推定システム株式会社ランサーズ 開発部 水島 啓太
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2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜2 今日話すこと機械学習でなんかやってよと言われてやってみた話
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜3 伝えられる内容ランサーズの機械学習周りの話機械学習プロジェクト立ち上げ時の話Sage Maker運用のpros・cons
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜4 自己紹介version: '21’services:introduce:name : Keita Mizushimacompany : Lancers, Inc.position : Backend/AI Engineertwitter : @0xb5951github : odrum428
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜5 ランサーズとは
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜機械学習の歴史
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜7 社内Wikiで歴史を見てみる... 最古の機械学習関連テキストは2016年この時代は調査のみで本格的な実装には着手せず
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜8 時は進み... 2017年4月から毎週金曜日の20%は好きなテーマが開発できるというルールの中で機械学習に取り組む。（現在は廃止）当時のメンバーを中心にメッセージの機械学習監視プロジェクトがスタートこれがランサーズとして、最初の機械学習プロジェクトとなる。実対応時間 ⇨ 96.9 [%] 減
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜機械学習でなんかできない？単価とかあげられないかな？
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜まずは方向性を決める 導入対象の条件・ きちんと着地する・ 事業数値に影響を与えるアプローチユーザの意思決定コストを下げる
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜企画を考えてみる ひたすらアイディア出し・他社事例・コンペっぽい対象を見つける・ユーザが時間をかけている部分を洗い出し必要なキーマン・ドメイン知識を持っている人・MLちょっとできる人・権力を持った
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜今回取り組んだ施策 依頼がいくらで成約するかを推定 クライアントが立てた依頼に対して、どれくらいの金額で成約するかを予測&提案単価UPと意思決定コストの削減が目的
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜要件・使い捨ててもいいような設計にしておく・手早く実装したい・モデリングもなるべく楽に・コストより実装のしやすさ、柔軟性を重視どういうアーキテクチャにしよう
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜16 Sage Makerについて ・AWSが提供している完全マネージドの機械学習サービス・モデルの開発から、学習、デプロイまで対応・学習済みモデルが用意されているので、初学者でもそこそこ使える・リアルタイムやバッチ処理どちらにも対応
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜17 アーキテクチャ
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜18 モデル構築フロー 学習を実行バッチでデータを転送モデル保存XGBoost+αユーザデータを集計
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜今日リリース....
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜できませんでした！今週中にはリリースできる予定
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜Sage Makerのpros・cons
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜23 pros : 検証、モデルの学習からデプロイまで対応 学習 デプロイインフラの構築や、運用などを考えなくても良いNotebookで学習からデプロイまで一括で実行できる
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜24 pros : Notebookのサンプルがちゃんとある 組み込みのモデルも有名どころはかなり充実している
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜25 cons : 全体像をうまく掴むのが難しい 学習、デプロイ時はNotebookインスタンスから、別のコンテナを呼び出す。コンテナの知識を裏で意識しないと把握しづらいかも。
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜26 cons : 独自実装のモデルを使うのには向いてない 学習モデルのユースケース①組み込みのアルゴリズムを使用する②構築済みのコンテナイメージを使用③構築済みのコンテナイメージを拡張します④独自のカスタムコンテナイメージを構築する独自実装や拡張したモデルを使いたい場合にはDocker Fileを定義する必要がある。④やりたいなら、別の手法でやった方が良いかも。
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜27 cons : そこそこお金かかる エンドポイントを複数個立てるようになってくるとお金がかかってくる。モデルだけ流用して、別環境で運用するのもあり
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜28 開発してみての知見 ・落とし所決めるのが難しいモデルの解釈性、既存との組み込み、リスクどこまでとるか・ハマる対象をうまく見つけられるかがキモ・Redashにデータがまとまっている嬉しさ・MLの導入段階ではSage Makerはオススメ
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜29 絶賛採用中！！ AIチーム立ち上げ中！！！ 現在 僕+インド人(入社予定)
2019/11/5 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜ご静聴ありがとうございました！！
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