第39回 データマイニング+WEB ＠東京　( #TokyoWebmining 39th ) － 捗る機械学習・自然言語処理 祭り －

様式美🐰投資メタラー @yoshikibi

#TokyoWebmining の自己紹介タイム怖いな〜w 浜田さんからテーマ発表コミットの無茶ぶりされる確率かなり高いぞw

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

おや、ゼ◯シィの分析… というと… あのお方の近くの方かな？

秋山　泉 @iakiyama

久しぶりの開催なので、Time Tableが崩壊しそうな感じでgkbrしている。 #tokyowebmining

グリーンラベリスト @yanaoki

"社内で前処理やってる感じっすね"

langstat @langstat

広告領域と機械学習 CTR予測最前 - slideshare slideshare.net/tsubosaka/toky… #TokyoWebmining

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

#TokyoWebmining RT @tsubosaka: 今日の発表資料です slideshare.net/tsubosaka/toky…

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

個人的に本日一番期待しているつぼさか先生の発表はじまる！

kokoichiro @kokoichiro

“kdd.org/kdd2014 | kdd.org/kdd2014” htn.to/GdtjAd

tidybias @ymn753

#NLPStudy LT枠が埋まらないようなので、LT枠を削り発表枠をひとつ増やしました。 繰り上がりで@smzkng さんに発表していただきたいと思いますが、可能でしょうか？

Yuri Odagiri @ixixi

FacebookのCTR予測の話。決定木を使って特徴量を変換。非線形な変換と次元削減。boosted decision trees。 #TokyoWebmining

野毛が熱い @tetsuroito

うーん。決定木を使ったFeatureの選定が今ひとつしっくり来ない/Tokyowebmining ctr-predict slideshare.net/tsubosaka/toky…

tidybias @ymn753

MacだとMeCabとCaboChaが支障なくインストールできて感動した。

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

ふむー、Feature hashing を使ってしまうと、どの属性の効き目の良し悪しがわからなくなるのが嫌だ、という理由もあるとか。あと精度がちょっと落ちた、と。 #TokyoWebmining

Yuri Odagiri @ixixi

Feature Hashingだと、どの特徴量が効いてるか分からないから、モデルの中身を解釈する必要がある時に適用するのは辛いですね。 #TokyoWebmining

ヤング @young_kd_frt

普段次元削減とは別の世界に住んでいる人からすると、本当に勉強になります。#TokyoWebmining

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

probit 関数、結局は CDF の逆関数なのか。

chobi_e @chobi_e

TokyoWebminingの内容超おもしろそう

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

imp のログと click のログの紐付け、オンラインでやるんだね。例えば HashQueue などのデータを使う、と。 #TokyoWebmining

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

よく効く特徴量：Historical と Context だと、Historical の方がいい。Historical = ユーザの CTR や広告の CTR などの *実績値* #TokyoWebmining

Yuri Odagiri @ixixi

impとclickをインメモリでjoinする(timeoutしたら無視)というのはなるほど。溢れる部分を無視して良いなら、オンライン学習時には確かにこのやり方が良さそう。 #TokyoWebmining

Yuri Odagiri @ixixi

impとclickのjoinは、timeout型じゃなくてHashedQueueで待ち合わせ。dequeue時までに対応するclickが無かったら、negative exampleとして学習。Queueは充分長い?っぽい。 #TokyoWebmining

mosa / 榎本 @mosa_siru

スライドあげました　「捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）」 #hackadoll slideshare.net/mosa_siru/ss-4… #TokyoWebmining

Koichi Hamada @hamadakoichi

1件のコメント b.hatena.ne.jp/entry/www.slid… “広告領域と機械学習 CTR予測最前線 #TokyoWebmining 39” htn.to/bDjpja

Koichi Hamada @hamadakoichi

#TokyoWebmining 39 / “捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）” htn.to/3VMxfr

TokyoWebmining @TokyoWebmining

15:25 - 16:25 2. 「捗るリコメンドシステムの裏事情」 (講師: @mosa_siru )(発表25分+議論35分) #TokyoWebmining