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Mercari Machine Learning / NLP

Mercari Machine Learning / NLP

Tairo Moriyama

June 01, 2017
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Transcript

  1. 再掲:場合によってはMLも使うよ • 知見発見のための機械学習 ◦ ルールの発見 ◦ ユーザの分類 • ルールベースでのユーザリストの作成 ◦

    ワンショット(実験的)な施策のターゲットとか • プロダクトに反映される機械学習 ⬅ コレ ◦ これは別に専用のチームがいる ◦ このあと話してくれます
  2. 写真を撮影するだけの出品に向けて • ICCV, CVPR等の有名学会や、ILSVRC, Kaggle等のコンペティションで提案されている アルゴリズムを基にした技術開発 • 画像認識 ◦ カテゴリ認識、ブランド認識、商品状態認識

    ◦ Deep Neural Network (CNN) • 物体検出 / 画像セグメンテーション ◦ 衣類の複数出品や、同時撮影された付属部品等の分離 ◦ 前景物体抽出と色認識 ◦ (Fast/Faster) RCNN / SSD / DeepMask / SharpMask • 類似商品画像検索 ◦ 数億〜数十億の商品画像検索に耐えうる ▪ ベクトル表現 ▪ 次元圧縮 ▪ データ構造 ◦ 過去の取引情報から ▪ 商品タイトル、商品説明の生成 • RNN / LSTMといった自然言語処理の技術も必要 ▪ 販売価格推定 • 需要のトレンドも考慮した回帰モデル ▪ 配送運賃推定、発送方法推薦 • 画像計測ではなく、過去の取引実績に基づく推定 画像系では豊富なデータを活かした、Supervised Learning領域に注力
  3. JP本番環境 US本番環境 Mercari-API Mercari-API lb lb endpoint : hogehoge3 endpoint

    : hogehoge1 endpoint : hogehoge2 ML webapi admin s3と定期的or更新時 にsyncする仕組み 全社的なMachine Learning基盤の開発 サーバー名:full_burnean ←コレ
  4. 33 Thank you! フリートークタイムでお話しましょう! Tairo Moriyama : サーチエンジニア / PM

    : 自然言語処理、機械学習 Takuma Yamaguchi : 機械学習エンジニア : 画像処理 Hiroaki Kudo : 機械学習エンジニア : 自然言語処理,強化学習 Yu Kodama : 機械学習エンジニア : 推薦システム