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。

機械学習

Vertex AI Pipelinesを用いたMLバッチのディレクトリ設計

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大庭です。 マイクロアドの機械学習チームでは機械学習関連のバッチ実行に Vertex AI Pipelines というGoogle Cloud Platformが提供するマネージドのワークフロー実行サービスを利用してい…

ユーザ行動から新規セッションのKPI達成を予測する試み

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津野です。 21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 KPI達成確率予測の研究開発および実装を担当しています。 この記事では、自分が現在担当しているKPI達成確…

Direct Reinforcement Learningによる金融取引の紹介

はじめに 論文紹介 概要 関連研究 Direct Reinforcement Trading 実験の追試 終わりに 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…

数理最適化による入札関数選択

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. マイクロアドでは, UNIVERSE Adsというプロダ…

【登壇情報】Machine Learning 15minutes!

今週の土曜日(7/30(土))に開催される 第68回 Machine Learning 15minutes! Broadcast にて、マイクロアドのエンジニアが登壇いたします。 是非、参加ください! machine-learning15minutes.connpass.com セッション概要 「アドテクに機械学習を組み込むた…

マイクロアドでのWebページカテゴリ分類の取り組み

はじめに マイクロアドで機械学習エンジニアとして働いている守屋です。 21卒として新卒入社し、配属後はWebページのカテゴリ分類精度改善や、広告オークションの入札戦略改善に取り組んでいます。 この記事では、私が新卒開発研修終了後に取り組んでいた、 …

Label Distribution Learningを用いた順序を持つ確率分布の学習

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大庭です。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。 今回の記事では、Real-Time-Biddingにおけるオークションの落札額、自…

マイクロアドのデータ基盤と機械学習活用事例に関する勉強会を開催します!

こんにちは。機械学習エンジニアをしている福島と申します。 マイクロアドの開発部では、自己組織化のために以下3つの委員会があります。 広報委員会 : 技術広報 社内活性化委員会 : エンジニア組織の制度作成 採用委員会 : エンジニアの採用 本日は、私が所…

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…

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…

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…

CTR予測にLightGBMを導入した話

はじめに 初めまして, 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. 今年の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CTR(Click Through Rate)予測や入札アルゴリズムの開発研究をしています. 今回はCTR予測につい…

サマーオンライン勉強会を開催します!

こんにちは。サーバーサイドエンジニアをしている武井と申します。 本日は、私が所属している採用委員会からのお知らせをさせていただきます! 【22卒エンジニア】サマーオンライン勉強会 | 株式会社マイクロアド 22卒向け サマーオンライン勉強会を開催しま…

新卒がMLOpsに挑戦していく話

システム開発本部のデータサイエンスユニットに所属している19新卒の豊原です。 巷で結構耳にするMLOpsですが、結構苦労していらっしゃる組織も多いと考えます。 今回の記事では、マイクロアドで挑戦するMLOpsについての概要と、その挑戦について解説します…

Google Compute Engine を用いた機械学習モデル学習バッチのスケジュール実行

こんにちは、機械学習エンジニアの河本 (@nnkkmto) です。マイクロアドのシステムにおいて、機械学習が必要な部分の研究開発及び実装を担当しています。 この記事では GCP (Google Cloud Platform)、特に GCE (Google Compute Engine) を用いた機械学習モデ…

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…

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…