そーだいなるVOYAGE GROUPの裏側 #DS エンジニアによるビジネスのための機械学習 ツイートまとめ

Kazunori Otani @katzchang

「当たり前品質はSaaSに頼る」 #voyagebook

ところてん @tokoroten

今日バズった話じゃねーよ、9月に書いた奴だよ #voyagebook twitter.com/tokoroten/stat…

ところてん @tokoroten

というわけで怪しいスライドができた juse.or.jp/departmental/p… pic.twitter.com/TY1hSLA7pt

2020-09-18 00:04:51

Kazunori Otani @katzchang

「初手の勘の良さが大事」ってそのとおりなんだけど、機械学習導入の次の話なんだよねー #voyagebook

専門性・売上・原稿 @golden_lucky

「「データを人間が見てぜんぶやったら」から6割くらい工数を減らせたら機械学習（というか予測値を使った意思決定）の導入を提案できる」なるほど #voyagebook

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

予測値を出すもの、それを使って意思決定をするポリシーの両方を作る #voyagebook

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

Q. 機械学習がビジネスにインパクトをあたえるところは？ A. 入札金額をいくらにするか #voyagebook

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

オークションなので財の価値を決めなければならない #voyagebook

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

Q. データ量はどのくらい？ A. 去年のとある時期にデイリーで50億リクエスト #voyagebook

とっしぃ @tossy_yukky

デイリー50億リクエスト、数TBすごいな #voyagebook

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

秒で10Mbytesくらい #voyagebook

Kazunori Otani @katzchang

#voyagebook マネージドサービスに突っ込んでるので、データ量はあまり気にしてない

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

マネージドサービスのどんどん突っ込んでいくので、圧縮前のサイズがよく分からなくなる #voyagebook

専門性・売上・原稿 @golden_lucky

秒で10MBとかのデータがくる状況、オンライン機械学習しなかったらどうやってデータを活用するのだろう #voyagebook

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

推論時のレイテンシーについては要件が厳しい #voyagebook

小賀昌法 KOGA Masanori @makoga

10ミリ秒で400回の推論を行う #voyagebook

とっしぃ @tossy_yukky

10msecで400回推論… #voyagebook

そーだい@初代ALF @soudai1025

内積とってシュッと出るもの。。。なるほど？ #voyagebook

Jewelve @jewel_x12

「内積とってシュッと出る」で笑ってしまった #voyagebook

野毛が熱い @tetsuroito

広告のレイテンシーの要件にも内積とってシュッと出るものくらいだったら満たせるのか #voyagebook