t_mozzaのツイートまとめ(20191107_Data Engineering & Data Analysis WS#9)

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Data Engineering & Data Analysis WS#9 cyberagent.connpass.com/event/152078/ #cadeda 明日、こちらのイベントに参加予定です。楽しみ。

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Data Engineering & Data Analysis WS#9に来ました！！ #cadeda pic.twitter.com/enFz0ZI6eg

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上岡 将也さんの『マッチングサービスの画像審査における機械学習の応用』 #cadeda

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タップル誕生ではプロフィール画像の審査を人力で処理していた。リードタイム、基準のぶれに課題があり、機械学習を適用した。 #cadeda

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機械学習への落とし込みとデータセットの作成の話。学習と評価は後の発表にて。 #cadeda

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再学習の頻度に応じてフィルタを分けることで更新があった箇所だけをメンテできる。その分、精度、時間、リソースが犠牲になる。なるほど。 #cadeda

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ユーザーによって画像の変更頻度はバラバラ。高頻度な人の画像を学習に使うと過学習を招くので、過学習を防ぐために同一人物のデータ数の上限を設ける。 #cadeda

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機械学習がOKなら自動承認、NGなら人力で確認する運用。OKとした場合の精度（precision）を重視してる。コスト削減、審査高速化、ブレ防止ができる。 #cadeda

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Accuracyだけに頼れない理由 qiita.com/unohisa/items/… #Qiita RecallとPrecisionの話、久しく聞いてなかったからちょっと忘れてる

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大田 和寛さんの『広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョン』 #cadeda

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タイトル変わってたけど打ってる間に忘れてしまいました

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『広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョンとグラフィックデザイン』

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デジタル広告はターゲティングで配信先を指定できる。そのぶん、同じ広告でも異なる形のクリエイティブをたくさん作る必要が出てきた。たくさん作るのはしんどいので機械学習で自動化したい。 #cadeda

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クリエイティブの有効性を予測するのってどれだけ現実的なのだろう？実現できるなら超すごいのでは。。。 #cadeda

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びはんす、ぴくさべい を使う #cadeda

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「ストック画像に対する感情情報を用いたレタッチ」の画像、最近どこかで見た記憶がある。どこで見たんだったか #cadeda

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手で製品を持った画像がよく使われるので、手の画像をうまいこと合成する仕組みを作る。これも実現性あるなら超使えそう。 #cadeda

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画像内の文字について良い感じのフォント、色、大きさを提案する仕組み。これも良さそう #cadeda

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AIによるデジタル広告制作、おもしろそう #cadeda

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富樫 陸さんの『類似画像検索の評価とデータ収集』 #cadeda

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お疲れ様でした #cadeda pic.twitter.com/Snp4i2aRNy

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