イベント概要

• 第37回 MLOps コミュニティイベントです！
• 第37回は株式会社ディー・エヌ・エー 玉木様と株式会社CyberAgent 長江様による発表になります。

MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！

• 発表申し込みフォーム
• ハッシュタグ：#mlopsコミュニティ

発表内容

モバオクでのリアルタイムレコメンドシステムの紹介

モバオクで取り組んだリアルタイムレコメンドシステムの紹介をします。モバオクのようなオークション・フリマサイトでは、商品の落札、出品が次々と行われるため、ユーザーに商品を推薦する場合、更新の頻度をなるべくリアルタイムに近づける必要があります。また、モバオクのようなECサイトでは、ユーザーはその時々によって購入したい商品が変わるため、この観点でも推薦のリアルタイム性は重要です。この発表では、モバオクで導入しているリアルタイムレコメンドシステムのシステムアーキテクチャを中心に、開発、運用してわかったことを紹介します。

株式会社ディー・エヌ・エー 玉木 竜二 様

データサイエンティスト、ITコンサルタントを経て、現在機械学習プロジェクトに配属されるソフトウェアエンジニア。機械学習プロジェクトの機械学習モデル作り以外の開発、運用に携わる。

• X (旧Twitter): https://twitter.com/tamaki_730
• 採用ページ: https://herp.careers/v1/denacareer/requisition-groups/e39b56aa-5120-477f-9f28-29ec286b9dcf

DynalystのML監視の取り組み事例

CyberAgentのインターネット広告配信プロダクトのDynalystでは、広告クリック率(CTR)予測などに機械学習を活用したサービスを展開しています。 機械学習モデルを本番運用する中で、機械学習の監視が必要とされる様々な問題に直面しました。 本発表では、MLOpsにおける監視の最前線をまとめ、DynalystがどのようにML監視に取り組んだか紹介します。

株式会社CyberAgent 長江 五月 様

CyberAgent AI事業本部 Dynalyst所属。データサイエンティストマネージャー。機械学習基盤、広告入札ロジックの開発に従事。

• X (旧Twitter): https://twitter.com/nsakki55
• 採用ページ: https://hrmos.co/pages/cyberagent-group/jobs

会場

オンライン開催 (URLは別途ご案内)

タイムテーブル

配信スポンサー

株式会社ディー・エヌ・エー様