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
機械学習を⽤いた⽇経電⼦版Proのユーザ分析 / Data Analysis in Nikke...
Search
Shotaro Ishihara
January 22, 2019
Business
8
10k
機械学習を⽤いた⽇経電⼦版Proのユーザ分析 / Data Analysis in Nikkei using Machine Learning
Data Driven Developer Meetup #4 (#d3m) での発表資料
https://d3m.connpass.com/event/115217/
Shotaro Ishihara
January 22, 2019
Tweet
Share
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
Web からのデータ収集と探究事例の紹介 / no94_jsai_seminar
upura
0
82
記者・編集者との協働:情報技術が変えるニュースメディア / Kaishi PU 2024
upura
0
64
ニュースメディアにおける生成 AI の活用と開発 / UTokyo Lecture Business Introduction
upura
0
210
マルチモーダル AI 実装の課題と解決策 / Developer X Summit
upura
0
260
ニュースメディアにおける事前学習済みモデルの可能性と課題 / IBIS2024
upura
3
780
「巨人の肩の上」で自作ライブラリを作る技術 / pyconjp2024
upura
3
960
Quantifying Memorization and Detecting Training Data of Pre-trained Language Models using Japanese Newspaper
upura
0
61
第 2 部 11 章「大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて」に向けて / MLOps Book Chapter 11
upura
0
470
第19回YANSシンポジウムスポンサー資料 / yans2024-nikkei
upura
0
66
Other Decks in Business
See All in Business
【エンジニア採用向け】ユーザーライク社の紹介_202501
userlike1
0
160
Terra Charge|会社紹介 / Terra Charge Company Profile
contents
0
950
クロスマート株式会社_会社紹介資料
xmart_recruit
2
430
アマチュア技術広報の振り返りと目標
bicstone
2
280
アッテル会社紹介資料/culture deck
attelu
10
14k
FY2025_ASK会社案内
asking
1
450
総合研究院の研究活動と企業等との連携促進|Science Tokyo(東京科学大学)
sciencetokyo
PRO
0
210
ヒューマンスターチャイルド株式会社採用資料
starchild
0
380
プロダクトを次々にPMFさせるためのPlayBook - pmconf2024 落選セッションお披露目会
kubotaku
3
1.7k
株式会社PoliPoli Recruit Deck (採用候補者向け)/Recruit Deck
polipoli
0
600
セーフィー株式会社(Safie Inc.) 会社紹介資料
safie_recruit
6
310k
アソビュー株式会社 / Company Deck
asoviewinc
0
30k
Featured
See All Featured
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
28
8.4k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
175
51k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
89
5.8k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
343
39k
Building Applications with DynamoDB
mza
93
6.2k
Scaling GitHub
holman
459
140k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
33
2k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
460
33k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.5k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
328
21k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
33
3k
Transcript
ػցֶशΛ༻͍ͨ ܦిࢠ൛1SPͷϢʔβੳ ຊܦࡁ৽ฉࣾ ੴݪↅଠ %BUB%SJWFO%FWFMPQFS.FFUVQ +BOOE
ٕज़ॻయͰࣥචɾެ։ ٕज़ॻయ̑Ͱ൦ͨ͠ܦిࢠ൛ͷٕज़ॻΛ࠶ൢ͠·͢ɻ IUUQTOPUFNVOJLLFJ@TUBGGOODCBC • ୲ͨ͠ୈষʮػցֶशΛ༻͍ͨܦిࢠ൛1SP ͷϢʔβੳʯશͯແঈެ։த
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
ࣗݾհ • ੴݪↅଠ !VQVSB • ຊܦࡁ৽ฉࣾ ݄ೖࣾ • σʔλΞφϦετˍΤϯδχΞ •
େֶ࣌ɿֶֶ෦ɺ՝֎׆ಈେֶ৽ฉ • झຯɿ,BHHMFɺڝϓϩɺϒϩά ʢ݄BEWFOUDBMFOEBSͳͲͰຊࣥචʣ
σʔλυϦϒϯνʔϜ • αʔϏεاըɾ։ൃӦۀɾϚʔέςΟϯάͰ ʮσʔλΛۙʹʯ • ୯ͳΔੳ͚ͩͰͳ͘ɺج൫ͷඋɺଌఆ߲ͷ ઃܭɺۀޮԽʹ͚ͨڥඋͳͲ • ར༻ݴޠɿ42- 1ZUIPO
3 /PEFKT ຊޠ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
σʔλಓ • σʔλυϦϒϯΛՃ͢Δڭҭ੍ʢʙʣ • ੳ୲ऀ͚ͩͰͳ͘ฤूɾӦۀɾࠂͷؔऀΒ ͕ɺ42-σʔλʹجͮ͘1%$"ͷճ͠ํΛֶͿ • Χ݄ʹΘͨΓिʹҰɺۀ࣌ؒͷ࣌ؒ ͷͰूதతʹऔΓΉ
ۀͷݹ͍ձࣾͰσʔλͷຽओԽΛਐΊͨ IUUQTTQFBLFSEFDLDPNZPTVLFTV[VLJOJLLFJEBUBESJWFO
ػցֶशτϨʔχϯά • σʔλಓͷൃల൛ • ֎෦ߨࢣট͖ɺػցֶशͷཧϏδωεԠ༻ ͢ΔͨΊͷϊϋͳͲΛֶͿ • ύοέʔδΛΘͳ͍ػցֶशΞϧΰϦζϜͷ࣮ ͔Β࢝Ίɺ࠷ऴతʹػցֶशΛ༻͍ͯࣗࣾαʔϏε ͷσʔλΛੳ
ܦిࢠ൛1SP • ๏ਓ͚ͷʮܦిࢠ൛ʯ IUUQTQSOJLLFJDPNQSP • ෳਓͰهࣄͷίϝϯτڞ༗͕Ͱ͖Δάϧʔϓ ػೳͳͲɺݸਓܖͷܦిࢠ൛ʹͳ͍ػೳɾ ίϯςϯπ͕ॆ࣮ • ຊܖલͷແྉτϥΠΞϧΛఏڙ
• ແྉτϥΠΞϧ͔ΒຊܖʹࢸΔׂ߹ɺ͢ͳΘͪ ʮຊܖʯɺച্ʹ݁͢Δॏཁͳࢦඪ
ࠓճͷੳͷత • ຊܖͷ্Λࢦ͠ɺաڈʹແྉτϥΠΞϧ ͔Βຊܖͨ͠ʗ͠ͳ͔ͬͨϢʔβΛରʹ͠ɺ ͦΕͧΕͲͷΑ͏ͳಛ͕͋Δ͔Ѳ • Ϣʔβͷଐੑใར༻ʹؔ͢Δใ͔Βɺ ػցֶशΛ༻͍Δ͜ͱͰେྔͷσʔλΛॲཧ͠ɺ ຊܖ͢Δ͔൱͔ʹؔΘΔಛΛఆੑతͰͳ͘ ఆྔతʹಛఆ
ಛྔͷॏཁ આ໌ม !ɿ Ϣʔβଐੑར༻ user_id "# "$ ... "%
& 00000001 0 00000002 1 00000003 0 తม yɿ ຊܖʹࢸ͔ͬͨ൱͔ ػցֶशϞσϧ ಗ໊Խ͞Εͨ*% ༧ଌʹ༻͍ͨಛͷॏཁΛࢉग़ ˠຊܖʹӨڹ͢ΔಛͱԿ͔ʁ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
"UMBT • ͨ͠ϦΞϧλΠϜσʔλॲཧج൫ʮ"UMBTʯ ϦΞϧλΠϜσʔλॲཧج൫ ʮ"UMBTʯ ͷιʔείʔυΛެ։͠·͢ IUUQTIBDLOJLLFJDPNCMPHBUMBT@PQFOTPVSDF@QSPKFDU
42- 1ZUIPOͰੳ • 3FEBTI্Ͱ42-Λॻ͖ɺσʔλΛऔಘ • ࠓճػցֶशΛ༻͍ͨൺֱతෳࡶͳੳΛߦ͏ ߹্ɺ42-Ͱσʔλऔಘ·ͰΛѻ͍ɺΓͷ ॲཧ1ZUIPOΛར༻ • ˞,JCBOB
%0.0 34UVEJPͳͲར༻Ͱ͖Δ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
୳ࡧతσʔλੳʢ&%"ʣ • औಘͨ͠σʔλͷ֤ಛͷɺܽམͷ༗ແ ͳͲΛ֬ೝ • ݸਓతͳݟղͱͯ͠ɺϏδωεͷੈքͰσʔλΛ ѻ্͍ͬͯ͘Ͱಛʹॏཁͳաఔ • ,BHHMFͳͲͱൺɺϏδωεͰղܾ͖͢ Λಛఆ͠ԾઆΛཱͯΔ͜ͱʹՁ͕͋Δ
σʔλΛදࣔ͢Δ • ଐੑใ͕ఔɺΞΫηεใ͕ఔ
σʔλͷ֓ཁΛ͔ͭΉ • جૅ౷ܭྔܽଛΛோΊΔ • ! == 0 ͕ଟ͍ෆۉߧσʔλ • ʮอଘهࣄʯʮࣗ༝ճͷଐੑใʯʹܽଛ
• ˞લऀ42-ͷॻ͖ํͷʢKPJOʣ
U4/&ͰՄࢹԽ • ߴ࣍ݩσʔλͷ࣍ݩݮͷख๏ • ԫ৭ͷ ! == 1 ͕ൺֱత·ͱ·ͬͨҐஔʹ
ܽଛΧςΰϦมͷॲཧ • ܽଛ͕ଟ͗͢Δมআ • ʮอଘهࣄʯͷܽଛͰຒΊΔ • ΧςΰϦมμϛʔมʹ
-FBLBHFͷআ • ༧ଌͷରͱͳΔʹؔ͢Δ༧ظͤ͵ใֶ͕श σʔλʹଘࡏ͢ΔͨΊɺػցֶशΞϧΰϦζϜ ͕ඇݱ࣮తʹߴ͍ਫ਼Λࣔ͢ݱ • ࠓճʮຊܖਃ͠ࠐΈखଓ͖ϖʔδͷӾཡʯ ͕-FBLBHFʹ • ຊܖΛਃ͠ࠐΉखଓ͖ϖʔδΛӾཡ͍ͯ͠Δ
Ϣʔβɺવ΄΅ͷ֬ͰຊܖʹࢸΔ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
ػցֶशϞσϧͷબఆ • ਖ਼ղ"6$ͰϞσϧͷਫ਼Λൺֱ
(SBEJFOU#PPTUJOH$MBTTJGJFS • TLMFBSOͷޯϒʔεςΟϯάܾఆΛ࠾༻ • ཧ༝ᶃ ಛͷॏཁΛࢉग़Ͱ͖ɺతʹ߹க • ཧ༝ᶄ 47$ͱൺೋྨҎ֎ʹԠ༻͍͢͠ •
(SJE4FBSDI$7ͰϋΠύʔύϥϝʔλௐ • ަࠩݕূͷ"6$Ͱఔ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
ಛͷॏཁ • ࠓճͷ༧ଌϞσϧʹ͓͚ΔಛͷॏཁΛग़ྗ • ˞աʹಛͷॏཁΛ৴ͣ͡ɺཧతഎܠΛҙࣝ ͯ͠৻ॏʹղऍ͢Δඞཁ͕͋Δ • αʔϏεӦۀɾϚʔέςΟϯάͷ୲ऀʹڞ༗ ͠ɺࠓޙͷࢪࡦʹ͚ͨٞͷࡐྉʹ
·ͱΊ • ػցֶशΛ༻͍ͯܦిࢠ൛1SPͷϢʔβੳΛ ࣮ࢪ͠ɺແྉτϥΠΞϧ͔ΒຊܖʹࢸΔཁҼͱ ͳΔಛΛఆྔతʹಛఆͨ͠ • Ұݟʮݹष͍ʯຊܦࡁ৽ฉࣾͰɺσʔλ׆༻͕ ੵۃతʹల։͞Ε͍ͯΔ ʢσʔλಓɾσʔλج൫ɾػցֶशͳͲʣ