こんちくは。 Gunosyのデータ分析部の大曽根です。今日はJaco Pastoriusの誕生日なので聴きながらブログを書いています。
2017年11月30日(木)に社内勉強会であるGunosy Tech Night*1を開催したのでレポートします。
Gunosy Tech Nightとは？
Gunosyでは、社内の各プロダクトを開発する事業部間の技術共有とエンジニア間の交流を深めることを目的に、月に1回社内勉強会としてTech Nightを開催しています。 毎回担当となるチームが、アーキテクチャ概要や導入してよかった技術などの発表を行います。
発表中の質問などを含め、議論が活発に行われました。 ※開催中の写真を撮り忘れたので、アルゴリズムを考えている最中の写真を載せます。
発表内容: パーソナライズを支える技術
今回はパーソナライズチームの担当でした。 パーソナライズがなぜ必要なのか、どのようにやろうとしているかは下記の投稿の参考にしてください。
『カテゴリや性別・年齢といったセグメント型でも、興味・関心は充分にカバーできるんですが、一部のユーザーはそのセグメントから漏れてしまうんですね。「自分の求めているものはこれじゃないんだけどな」と感じるユーザーがどこかに生まれてしまう。私たちは “すべての人に” 情報を届けたいので、その一部を見過ごすことはできません。』
主にここの部分です。
導入編
私*2が発表しました。 パーソナライズに注力することになった背景、歴史、チームメンバーなどについて話しました。
僕
新しくJoinしたメンバー(skozawaさん)の自己紹介の発表です。
前回も新メンバーの自己紹介があったので定例化の機運なのかもしれません。
前職の話や、どういう経緯でGunosyに入ったか、などのお話をしてもらいました。 人数が増えてきたので、趣味や経歴などを知る場も少なくなっているので、 非常に興味深かったです (次の日にフットサル部のslack部屋に招待されました)。
計算モデルとアーキテクチャ編
社内でイキりAI人材として有名なmathetake*3さんの発表でした。 qiita.comの12月1日の内容になります。
- 全体のアーキテクチャ
- 記事内ではマル秘になっているベクトル生成のアルゴリズム、詳細のアルゴリズム
を発表していただきました。
ワークフロー編
社内でSlack絵文字職人として有名なy-abe*4さんの発表でした。
パーソナライズに必要なデータフローや逐次計算の必要ないベクトル計算の方法、EMRの運用方法について話していただきました。 この内容は12/6のアドベントカレンダーで公開される予定です。
僕はただベクトルを逐次更新したかっただけなんだ旅行記
社内でAWSおじさんとして有名なkoid*5さんの発表でした。
記事リストパーソナライズに用いる、マル秘ベクトルのリアルタイム更新に必要な技術について詳しく語っていただきました。 この内容は12/3のアドベントカレンダーで公開される予定です。
最後に
以上、Gunosy Tech Night#8のレポートでした。 Qiitaのアドベントカレンダーでも詳細を発信していくのでご期待ください。
*1:最近は業務時間開催なのでTech Eveningと呼ぶ人もいます
*2:私が最近書いたブログ: Gunosy における AWS 上での自然言語処理・機械学習の活用事例: AWS Summit dev day 2017 - Gunosyデータ分析ブログ
*3:mathetakeさんが最近書いたブログ: 【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ
*4:y-abeさんが最近書いたブログ:
BigQueryのクエリ課金額をslack通知する - Gunosyデータ分析ブログ
*5:koidさんが最近書いたブログ: Amazon Kinesis AnalyticsとES/Kibana4でリアルタイムダッシュボード構築 - Gunosyデータ分析ブログ
