Networkを使ったCTR予測インターン5日間のデータ分析のインターンに参加させていただいた田中です。普段はデータサイエンスをやっています。Networkを使ったCTR予測を行いました。Networkとは転移学習のひとつで、ラベルのあるデータとラベルのないデータを使って、ラベルのないデータに対しても予測できるように学習します。Networkを使用したCTR予測では、インプレッションすることが出来たデータしか学習に使用できません。よって、インプレッションすることが出来なかったデータに対しては予測精度が著しく落ちることがあります。Networkの場合、インプレッションすることが出来たデータとインプレッションすることが出来なかったデータを使うことで、すべてのデータについて高い精度で予測することが出来ます。午前は、アドテクについて教えていただきました。Networkを構築しました。Networkの構築にはPytorchを使いました。Networkの学習をしました。次に、評価関数の実装を行いました。Entropy、AUC、ECE(期待カリブレーション誤差)です。CTR予測では、クリックされる確率を予測したいのであって、2クラス分類をしたいわけではありません。Lossなどの評価指標は不十分です。そこで、クリックされる確率を評価するのにより適切なECEという指標を用います。ECEの計算方法は、まずカリブレーションカーブを求めます。データの頻度が一致していることを評価します。対角線とカリブレーションカーブの平均絶対誤差を計算することで求められます。この指標を使うことで、より良いCTR予測モデルを作ることが出来ます。Networkのテストを行いました。この時に、実装した評価関数を使って評価しました。Networkの学習をしました。ここで、実際に運用するときのことを考慮した前処理に修正しました。Networkの学習とテストと評価を行いました。Networkの比較を行いました。結果は以下の通りになります。Adaptationを使ったほうが良いという結果になりました。0.086参考文献www.jstage.jst.go.jp感想ハイパーパラメータチューニングと検証ができなかったのが少し残念です。わからないところは非常にわかりやすく教えてもらえるのでよかったです。改善のためのアドバイスもしていただきました。5日間という短い期間でしたが、とても成長できて楽しかったです。Word2Vec)こんにちは!5日間インターンに参加させて頂いた中島です。昨...2018-09-07アドテクの会社でCTR予測をしてみた。Are青山のアドテク会社。アドネットワークやDSPを開発・運用。サーバを止めてみたよ。インターン:実業務体験編インターンでCTR予測をしましたSearchArchiveスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。