「A/Bテスト」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「A/Bテスト」に関連する技術ブログの一覧です。

A/Bテスト自動レポーティングによるビジネスサイドの意思決定支援

はじめに この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2024 の7日目の記事です。 エブリーでデータサイエンティストをしている山西です。 今回は、A/Bテスト結果のレポーティングを自動化した事例をご紹介します。 ビジネスサイドが抱く「統計学的なとっつきにくさ」を解消し、結果を解釈しやすく伝えるための試みです。 図1: 結果のレポーティングの雰囲気(評価指標に対して

KDD 2024 参加レポート

LINEヤフーでは、最新の知見を業務に取り入れるべく論文の社内共有会や社外研究会への参加などを積極的に行っています。その一環として、業務に関連するトピックを扱う海外カンファレンスに社員が会社負担で参加...

Cloud Run で Web アプリケーションをデプロイしてみた

はじめに こんにちは、新卒 1 年目の SRE 部に所属している家野です。 最近は猛暑が続いていますね。今夏は、全然蚊に刺されないなと思い調べたところ、35 度以上だと蚊も活動できないことを知りました。人間もそうですが、蚊にとっても生きづらい世の中になったのだなと思いました。 今回は、簡単に Cloud Run とはどんなプロダクトなのか説明し、最終的には Cloud Run

プロダクト開発にデータ職責として浸かってみて思ったこと

はじめに 背景 業務フロー 1. 分析の準備 KPIとログの設計 A/Bテストによる効果検証の準備 2. データの準備 エンジニアリング目線も加味しつつログ設計を最適化出来る データのニーズの変化に臨機応変に対応できる 3. データの分析 終わりに はじめに DELISH KITCHENでデータサイエンティストをやっている山西です。 今回は「データサイエンティストとしてプロダクト開発プ

ABEMAの進化 – 複雑化したコンテンツ構造とUI改善への道 –

はじめに ABEMAは、配信するコンテンツのジャンルや作品数が多いことが特徴です。 それらのコンテン ...

ZOZOTOWN検索の精度評価への取り組み

こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 最近行った並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com また、検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前に、A/Bテ

ZOZOTOWN検索におけるA/Bテスト分析の自動化の取り組み

はじめに こんにちは。検索基盤部の岩崎です。検索基盤部ではZOZOTOWNの検索機能の改善に日々取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索のプロジェクトでは、機械学習モデルを活用した検索結果の並び順の改善に取り組んでおり、全ての施策はA/Bテストで検証しています。なお、最近の並び順精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com

ジョブメドレー開発チームにおける 2 年目の成長と活躍

はじめに みなさん、こんにちは。エンジニアの新居です。今回は医療介護求人サイトの ジョブメドレー 開発チームに所属している堀内さんに、2 年目の成長と活躍というテーマで話を聞いていこうと思います。 インタビュイー紹介 堀内さん 2021 年入社。人材プラットフォーム本部 プロダクト開発室 第一開発グループ所属。ジョブメドレーの開発を担当。現在は求職者

ZOZOTOWN検索の精度改善の取り組み紹介

こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、検索基盤の速度改善やシステム改善だけではなく検索の精度改善にも力を入れて取り組んでいます。 検索システム改善についての過去の取り組み事例は、 こちら のリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com また、ZOZOTOWNの検索ではElasticsearchを活用しています。Elasticsearchに関する取り組み事例は こちら のリンクをご

サジェスト機能の改善を評価する社内ツールの紹介

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNには、ユーザーが検索クエリを入力した際に、候補となるキーワードを表示するサジェスト機能があります。 今回はこのサジェスト機能の改善を効率的に評価する社内ツールを以下3点に焦点をあてて紹介します。 社内ツールの各機能 実務にて利用している場

PHPカンファレンス沖縄2022【参加レポート】

はじめに Room A PHP で NFC リーダーを実装する 僕が Illuminate を読む理由 テスト環境のインフラ・運用コストを下げたい話〜全部入りEC2を超えていけ 開発体験を爆上げするLaravel Dacapoマイグレーションサポートツールのススメ 実践!ユニットテスト入門 HTTPリクエストの行方 - Laravelがレスポンスを返すまで Laravel FormRequest にアクセサ機能を追加して、リクエストクラスをスッ

ZOZOTOWNホーム画面におけるパーソナライズの取り組み

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎( @f6wbl6 )と佐藤( @rayuron )です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナライズされたモジュール(以降、パーソナライズモジュール)のロジックやシステム構成、および導入時に実施し

MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話

MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話 はじめに はじめまして、スタンバイのSearchAdvertisingCoreGroup(検索・広告コアグループ、以降SACG)で機械学習関連の開発をやっている王です。今回はAmazon SageMaker PipelineでMLワークフローを構築する取り組みを紹介します。 MLOpsとは 私が所属しているSACGは機械学習モデルを用いて改善施策をオフラインで効果検証して

Vertex AI Pipelinesによる機械学習ワークフローの自動化

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索ではランキング学習を用いた検索機能の改善に取り組んでおり、A/Bテストにて効果を測定しています。 ランキング学習やElasticsearch Learning to Rankプラグインについては過去の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techbl
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