創哲リクルートテクノロジーズの小山田です。私は今年4月(2015年4月)にリクルートホールディングスに入社し、3ヶ月の研修を経て、7月にリクルートテクノロジーズへと配属されました。今はビッグデータ部に所属しデータ解析職として、サービスの改善や、リクルート全体としてのビジネスの効率化に関わる仕事をしています。APIのミートアップであるPAPIs’15に参加してきたのでその報告をします。今回の出張目的は、KDDではデータマイニング・機械学習の最先端の技術及びその動向を把握し、PAPIs’15では機械学習API・データ解析者向けプラットフォームの調査をすることです。KDD2015KDDは、いわゆる大学や研究所の研究者が研究発表をする場ではありますが、IT企業を始めとした民間企業でのデータマイニング・データサイエンスの取り組みも多く取り扱っている点が特徴的な国際会議です。初日はKDDCUP2015(データ解析コンペ)のワークショップへと参加しました。このワークショップでは、先んじて行われていたデータ解析のコンペの表彰と、上位入賞者による予測モデルの紹介が行われました。Course)における途中離脱者の予測が課題で、結果は上位3チームのスコアが0.001差にひしめく大激戦となりました。KDDCUPでは普段ビッグデータ部の業務で扱っているようなWEBサイトでのユーザのアクセスログを使っての予測が課題になっていたので、予測に使う特徴量の作り込み方などは業務の参考になる部分が多くありました。本会議はキーノートスピーチ、招待講演、チュートリアル、そして200を超える研究発表(一般発表)などからなり、8/10から13までの3日間行われました。Years」が特に印象的でした。WEBにおけるA/Bテストの重要性が広く認識されるようになって久しいですが、Kohavi氏はそもそも何故A/Bテストが必要なのか、どのように活用されてきたのかをウィットに富んだ例えや具体例を交えて話していました。Kohavi氏は一体何を最適化するのか、適切な指標を選ぶことの重要性と難しさを指摘、強調しており、これは私自身も普段の業務でも非常に痛感していることで、とても共感しました。研究発表は研究者の方の発表が多いリサーチトラックと、企業からの発表が多いインダストリトラックの2つに分かれています。リサーチトラックでは、私は比較的業務に役立ちそうなセッションを軸に、A/Bテストやバンディットアルゴリズムを扱っているもの、学習後に解釈しやすいモデルを提案しているもの、実問題の定式化を行っているもの等を中心に発表を聞きました。インダストリトラックでは、私が普段業務で扱っているデータや問題と同じようなものに取り組んでいる発表をいくつか聞く事ができ、日々の業務へ参考にして直接応用できそうだと感じました。リサーチトラック・インダストリトラック共にKDDでは業務に繋がりそうな素晴らしい発表、とても興味深い発表が非常に多く、また、そうした発表を自分と歳の変わらない学生がしていることも多々あり、とても刺激を受けました。KDDでは発表を聞く以外にも、ブースを出していたDataRobot社の方々やKDDCUPで2位に入賞したチームの方々をはじめ、多くの方とミーティングやカジュアルな交流をすることが出来ました。APIのベンダーによる自社製品のプレゼンテーションを中心に、先に紹介したKDDの直前に二日間にわたって行われました。APIBigMLPredictionIOなどの機械学習API、データ解析者向けプラットフォームの有名処で、今回のPAPIsではそれらが一堂に会する形になりました。notebook)を使ってその場でデモンストレーションを行ったBigMLの発表でした。実際に利用する側としての使い方の具体的なイメージがそのまま伝わってきたので、データ解析者として「実際に使ってみたい」と思わせるものでした。BigMLに限らず、昨今の機械学習API・データ解析者向けプラットフォームの機能の充実を実感し、今社内で取り組んでいる業務のいくつかも、こうしたプラットフォームを活用してより効率的に行えるのではないかと思いました。PAPIsではLTの枠で、Hadoopを利用したリクルートのリコメンドエンジンについてビッグデータ部の堀越保徳が発表しました。(なお、この発表の内容の一部は書籍「初めてのSpark」に掲載されています。APIのベンダーの方々に興味をもって声をかけて頂けました。最後にKDDではビジネスを含む現実世界での多様な問題が情報科学の問題として定式化され、解かれているのを目の当たりにし、一方PAPIsでは、そうした問題のうち、ある特定のクラスの問題に対しては、既に効率的に解くためのエコシステムが築かれはじめているという印象を持ちました。ビッグデータ部でもビジネスの課題に対するデータ解析の観点からの取り組みにさらに意欲的に取り組む必要があると感じました。創哲2015年新卒入社です。ARCHIVES2020年2月2020年1月2019年12月2019年11月2019年10月2019年8月2019年7月2019年6月2019年5月2019年4月2019年3月2019年2月2019年1月2018年12月2018年11月2018年10月2018年9月2018年8月2018年7月2018年6月2018年5月2018年4月2018年3月2018年2月2018年1月2017年12月2017年11月2017年10月2017年9月2017年8月2017年7月2017年6月2017年5月2017年4月2017年3月2017年2月2017年1月2016年12月2016年11月2016年10月2016年9月2016年8月2016年7月2016年6月2016年5月2016年4月2016年3月2016年2月2016年1月2015年12月2015年11月2015年10月2015年9月2015年8月2015年7月SHAREリクルートグループサイトへ利用規約プライバシーポリシーお問い合わせ。