機械学習

現場から学ぶMLOps: MonotaROでの実践的アプローチ~オンライン推論編~

はじめに こんにちは。MonotaROで機械学習エンジニア兼、Tシャツのモデルを務めている新卒3年目の長澤です! 最近は健康のためにスポーツをしているのですが、そのスポーツの疲れで日々が辛くなってきました。観戦と自分で身体を動かす方の割合(重み)をバン…

MonotaROのMLOps〜バンディットアルゴリズムの効果を最大化するリアルタイムデータパイプライン〜

はじめに 皆さん、こんにちは。MonotaROTechBlogをご覧いただきありがとうございます。データサイエンスグループ所属の植村です。今回の記事では、MonotaROで取り組んでいるバンディットアルゴリズムを用いた施策を支える、データパイプライン*1を紹介したい…

報酬確率分布の変化に応じたBandit Algorithm〜論文解説:A Linear Bandit for Seasonal Environments〜

はじめに MonotaROとBandit Banditの着目理由 MonotaROにBanditを導入する際の課題 A Linear Bandit for Seasonal Environments 論文概要 背景と動機 提案手法 実験 まとめ おわりに はじめに はじめまして、データサイエンスグループの岡林です。普段はband…

あえて予測の更新頻度を落とす| サプライチェーンの現場目線にたった機械学習の導入

モノタロウでデータサイエンティストをしております、朝倉と申します。今回は、モノタロウのサプライチェーンを支えるシステムの1つである需要予測に、機械学習を現場導入した際のお話をしようと思います。 はじめに モノタロウでの発注の仕組みと需要予測 …