MicroAd Developers Blog

マイクロアドのエンジニアブログです。インフラ、開発、分析について発信していきます。

AI Platform Pipelines の機械学習基盤への導入

こんにちは、マイクロアド機械学習エンジニアチームの河本(@nnkkmto)です。今回、モデル学習における課題解決に向けて GCP における機械学習基盤に AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) を導入しました。今回はその内容について紹介します。 従来…

Focal Lossによる自信過剰な予測の抑制

はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主にReal-Time-Bidding (RTB)におけるClick Through Rate/Conversion Rate(CTR/CVR)予測や入札最適化の研究・開発を担当しています. 今回はCTR/CVR予測の学習にFocal Loss [Tsung…

UNIVERSE Adsの監視基盤

京都研究所・TechLabの田中です。マイクロアドでは、先日正式提供を開始した*1UNIVERSE Adsの開発と並行して、UNIVERSE Adsのサービス監視用の基盤も整備してきました。 今回はそんなUNIVERSE Adsの監視基盤の概要をご紹介します。 サービス監視の必要性 監…

Impalaのメタデータで困った話

前提 処理の概要 メタデータ更新問題 テーブルの転送フロー修正前 メタデータと統計情報の紐づけ テーブルの転送フロー修正後 メタデータ大きすぎる問題 突然のERROR 大きくなりすぎたオンメモリメタデータ 解決方法 まとめ 参考リンク マイクロアドでETL処…

RTBにおける落札額・落札確率予測

はじめに こんにちは、機械学習エンジニアの大庭です。昨年の4月に新卒でマイクロアドに入社し、現在はUNIVERSE Adsというプロダクトで入札アルゴリズムの研究開発および実装を担当させていただいてます。 この記事では、僕が現在検証している機械学習による…

Vue.jsでのグローバル定数管理を工夫してみた話

システム開発本部フロントエンドエンジニアの工藤です。 マイクロアドの WEB アプリケーションのフロントエンドは、大半を Vue.js を用いて開発しています。 そこで、フロントエンドエンジニアとして効率の良いVue.jsの開発を目指し、日々奮闘しています。 …

CTR予測における確率補正について

はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主に広告のClick Through Rate (CTR)予測やReal-Time-Bidding (RTB)の入札最適化を担当しています. 今回はマイクロアドでのCTR予測における確率補正について紹介したいと思います…

アドベントカレンダー完走 2020

あけましておめでとうございます。 マイクロアドのシステム開発本部 の N こと 奈良橋 です。 昨年 年末のことになりますが 例年通り無事 MicroAd (マイクロアド) Advent Calendar 2020 を完走しました! 2020年もマイクロアドらしいアドベントカレンダーに…

SSPリニューアルの新規参入者向けチュートリアルを作って内定者アルバイトが爆速で即戦力になる予定の話

はじめに システム開発本部アプリケーションエンジニアの新卒1年目の輿水です。 前提としてマイクロアドのCOMPASSというSSPのプロダクトをScala、Catsを用いてDDDの戦術的戦略を取り入れてリニューアルすることになりました。 Scala、Cats、DDDを初めて学習…

マイクロアドのPC事情

マイクロアドで社内SEをやっております高橋です。 今回はマイクロアドのPC事情(支給PCや交換サイクル)について紹介したいと思います。 マイクロアドで支給してるPC 特にこだわり等がなければ現在は下記の中から選択してもらっています。 こだわりがある場…