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X-WR-CALDESC:【DMM.com × Databricks】機械学習モデルの評価と
 改善
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SUMMARY:【DMM.com × Databricks】機械学習モデルの評価と改善
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/94309
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概
 要\n（本イベントは会場のみの開催です。オンライン
 配信はございません。）\n本イベントでは機械学習モ
 デルの「評価と改善」に焦点を当て、信頼性、性能、
 適用範囲などの観点からDMM.comとDatabricksがモデルの評
 価手法やベストプラクティスを深掘ります。\n登壇者
 ほか、DMM.comやDatabricksのエンジニアもイベントに参加
 しますので、モデルの評価だけではなく、他テーマな
 どもざっくばらんにお話ができればと思います。\n今
 後のサービスの拡大や新規事業の創出において重要な
 役割を担う「モデルの評価と改善」について興味のあ
 る皆さまはお気軽にご参加ください。\n \n  \n開催概要\
 n\n開催日時：2024年5月30日(木) 18:30-21:00（開場 18:00）\n
 開催場所：DMM六本木オフィス\n参加費：無料\n  \n  \n\n
 こんな方におすすめ！\n\n「モデルの評価と改善」に関
 心が高い方\n具体的な取り組み事例が気になる方\nDMM. c
 om、Databricksのエンジニアと交流したい方\n\n \n司会者\n
 合同会社DMM. com/データサイエンスグループ/マネージャ
 ー/西潟 一生\n\n全文検索エンジンのベンダーやコンサ
 ルティングファームを経て，2020年に合同会社DMM.com入
 社。DMMの全てのコンテンツをパーソライズすることを
 ミッションに掲げ，検索・レコメンドプロダクトのマ
 ネジメントに従事。\n   \n   \n登壇者・セッション\nデ
 ータブリックス・ジャパン株式会社/Databricks Solutions Arc
 hitect/志賀 優毅(@yush1ga）\n\n2016 年 4 月ヤフーに新卒入
 社。プラットフォーム開発本部にてオープンソースの
 ミドルウェアである Apache Pulsar の開発に従事。2018 年 4
  月より CTO 直下の R&D 組織に異動、動画像解析プラッ
 トフォームの開発、広告審査システムのプロジェクト
 マネジメント等、全社横断的に複数のプロジェクトに
 従事。2021 年 12 月ファインディ株式会社入社。一人目
 のデータ系人材として機械学習・データエンジニアリ
 ングチームの立ち上げに従事。2023年11月 Databricks 入社
 。Solutions Architect として主にデジタルネイティブ企業
 を担当。 \n\n機械学習モデルの運用と実用的なアプロ
 ーチ\n機械学習モデルの実運用においては、モデル開
 発だけでなく、データ前処理、特徴量抽出、リソース
 管理、分析ツール、プロセス管理、サービングインフ
 ラストラクチャ、モニタリングなど、幅広い技術的な
 課題に対応する必要があります。本セッションでは、
 機械学習モデル開発からデプロイ、ドリフト検知に至
 る一連の流れを実現する実用的なアプローチをご紹介
 します。\n \n  \n合同会社DMM. com/データサイエンスグル
 ープ/ML エンジニア/金子 剛士(@Py2k4）\n\n2022年10月合同
 会社DMM.comに入社。レコメンドチームで動画、電書、DMM
  TVなど複数サービスのレコメンドエンジン作成を担当
 している。Kaggle Competitions Master. \n  \nDMMにおけるレコメ
 ンドの継続的評価\n昨今のチャットボットのような生
 成AIは生成データに対する正解や評価を用意すること
 が難しいため、モデルの運用に困難を伴います。同様
 の問題はレコメンドにおいても、日々学習し更新され
 るモデルの挙動に問題がないかや、モデルの更新によ
 り性能が改善されたかどうかの測定に関する課題が存
 在してきました。本セッションではDMMのこれまでのレ
 コメンド運用の試行錯誤の経験に基づく、モデルの継
 続的評価のノウハウを紹介します。\n   \n   \n合同会社D
 MM. com/データサイエンスグループ/ML エンジニア/田代真
 生\n \n 2022年に合同会社DMM.comに新卒入社し、機械学習
 エンジニアとしてデータ活用の観点からDMMの検索シス
 テムの改善に従事。\n  \nDMMにおける商品検索パーソナ
 ライゼーションのオフライン評価について\nDMMの商品
 検索では、ユーザーの個々の好みに合わせたパーソナ
 ライゼーションを実現するために、ユーザーからの検
 索リクエストに対し、クエリを書き換えます。このク
 エリ書き換えの改善でDMMが抱えた課題と、それを解決
 するために採用したオフライン評価に焦点を当てます
 。本発表では、これらの課題と、オフライン評価を実
 施した結果とその影響について詳しく説明します。\n  
  \n   \nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\nスピーカ
 ー\n\n\n\n\n18:00~18:30\n受付開始\n\n\n\n18:30~18:35\nオープニ
 ング\n西潟 一生 (DMM. com)\n\n\n18:35~18:55\n『機械学習モデ
 ルの運用と実用的なアプローチ』\n志賀 優毅 (Databricks)
 \n\n\n18:55~19:15\n『DMMにおけるレコメンドの継続的評価』
 \n金子 剛士 (DMM. com)\n\n\n19:15~19:35\n『DMMにおける商品検
 索パーソナライゼーションのオフライン評価について
 』\n田代 真生 (DMM. com)\n\n\n19:35~21:00\n懇親会\n\n\n\n21:00\n
 懇親会 クロージング\n西潟 一生 (DMM. com)\n\n\n\n会場ア
 クセス\nDMM六本木オフィス　24階イベントスペース （
 東京都港区六本木三丁目2番1号 住友不動産六本木グラ
 ンドタワー24階）\n【最寄り駅】\n\n南北線「六本木一
 丁目駅」西口改札直結\n日比谷線・大江戸線「六本木
 駅」より徒歩5分\n銀座線・南北線・丸ノ内線「溜池山
 王駅（国会議事堂前駅）」より徒歩8分\n\n入館に関す
 る案内は、開催までにconnpassを通じてご連絡させてい
 ただきます。\nDMM本社オフィスへの行き方 \n  \n  \n会場
 参加者\n参加状況に応じて運営側で「抽選」または「
 増枠」対応の可能性がある旨予めご了承ください。\n
 当日までに運営側で参加者情報を確認させていただい
 た上で、別途5/29(水)までに\n参加の方へconnpassを通じて
 ご連絡させていただきます。\n\n \n注意事項\n\n名刺を
 ご持参ください\n参加目的が「不適切」と判断された
 場合、運営側で参加キャンセルをさせていただく場合
 がございます\n営業・採用・勧誘活動・飲食を目的と
 する参加はお断りさせていただいております\n体調不
 良や予定変更等で参加が難しくなった場合、速やかに
 参加キャンセルまたは運営側へご連絡ください\n止む
 を得ずイベントが中止となる場合、運営側からconnpass
 を通じて別途ご連絡いたします\n開催記録用にお写真
 を撮ることがあり、また一部SNS投稿される場合もござ
 いますので予めご了承ください\n\n\n合同会社DMM.com プ
 ライバシーポリシー\nデータブリックス・ジャパン株
 式会社 プライバシーポリシー（英語のみ）\n個人情報
 の取り扱いについて ※日本語訳を一部掲載\n今回のイ
 ベントに参加登録することにより、Databricks Inc.のプラ
 イバシー ポリシーに従って Databricks による個人データ
 の処理に同意したことになります。設定はいつでも更
 新できます。ご記入いただいた個人情報は、以下の目
 的に利用します。\n- 商品、サービスに関する情報の提
 供および提案、連絡、マーケティング活動\n- メール・
 お電話・郵送・FAX・訪問等によるご案内・連絡等\nお
 客様よりいただいた個人情報の安全で適正な管理・運
 用を図り、個人情報の漏洩・滅失・き損を防止します
 。\nDatabricks社のプライバシーポリシーはこちらにてご
 確認いただけます。
LOCATION:DMM.com 東京都港区六本木3-2-1（住友不動産六本木
 グランドタワー24階）
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