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。

分析

RIDITスコアによる不正検知

マイクロアドでデータを分析している高橋と申します。 大学院までは物理学を専攻していましたが、縁あってデータ分析の分野に飛び込むこととなりました。 入札額の最適化アルゴリズムに取り組んでいた時期もありましたが、現在は広告表示の異常検知・不正検…

PythonでDataFrameを省メモリに縦横変換する

マイクロアドの京都研究所で機械学習エンジニアをしている田中です。 機械学習を利用したユーザーの行動予測の研究開発などを担当しています。 今回は、データの前処理に関するお話をしたいと思います。 データの縦横変換 縦横変換するためのpandasの関数 省…

機械学習処理におけるカテゴリ変数の扱い方(Feature hashingについて)

こんにちは!機械学習エンジニアの桶原です。 業務では主に機械学習処理を用いた広告効果予測と改善をテーマとしています。 今回は機械学習処理におけるカテゴリ変数の扱い方の中でもあまり触れられることのない、Feature hashingを利用した方法についてお話…

Wikipedia2Vecを用いた文書分類

こんにちは、機械学習エンジニアの岸本です。マイクロアドのシステムにおいて、機械学習などデータ解析が関わる部分の研究開発を行っています。 学生時代は、医用画像を対象とした医師の診断を支援するシステム (Computer-Aided Diagnosis; CAD) の研究開発…

行動データを用いた広告コミュニケーション 行動ターゲティングからフルファネルマネジメントへ

マイクロアドのデータサイエンティストの青井です。広告配信におけるロジック設計などの分析業務を行っています。今回はユーザーにとって役立つ情報を広告で届けるためにマイクロアドが行なってきた行動分析の変遷について紹介します。はじめにRTBと呼ばれる…

HTTP cookieを使って年齢と性別を推定する

背景 SPSSという壁 SPSSは使わない 本題 ~ HTTP cookieを使って年齢と性別を推定する 問題の設定 データを可視化してアプローチ方法を考える モデリング 結果 性別 年齢 結果の総評 プロダクション環境に組み込む 終わりに 背景 表題をみた皆様はこう思われ…