Startup day follow up session machienelearning

14 May 2019 -

Upgrade UX with Data / 機械学習を用いたサービス改善

Amzon Go

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機械学習スタック

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Undifferentiated Heavy Lifting

クラシルさん事例

• レシピサイト

強み

レシピ考案、施策、レシピチェック、写真、投稿

Users <- ユーザー素性(お気に入り/検索回数, ログイン有無) Media <- マッチングロジック Item <- アイテム素性

Dely担当者様

• Personalization(レシピ続映抽出)
  • 人海戦術
  • クラシルシェフ
  • 管理栄養士
    • レシピ属性抽出¹
      • 推論
      • HPO活用
      • Search活用
    • ユーザ素性
      • Glue + Athena
      • pyAthena(awsのライブラリ)
        • クラスタリング
        • 強調フィルタリング(ビルドインアルゴリズム)
        • バッチ推論(ファクタリアクティングマシン)
          1. クラスタリングプールをリセットすることでユーザの離れることを防いでいる
• Data-Driven
  • 現状把握
  • 将来の価値

  https://github.com/delyjp/water-seven.git

• ETL² Eco System
  • 分析にかける時間を結果的に未来の価値につなげる
• EDA³ Scrum 成果の見える化
  • EDA分析には終わりがなく進む方向を見失いがち
  • 周囲からも何をやっているのかわかりずらい
    1. レポートのライブラリ化

　取り組み * 手順のクラシルらしさ判定 * サムネイル評価(再生数、お気に入り数) * 代替食材判定

1. 地域性
   • イベント、コミュニティ、学び合い、コンビニレシピ、スーパーレシピ
2. フレッシュ性
   • 無駄の排除（廃棄寸前商品をレコメンデーション＋クッキング）
3. 履歴
4. ビジュアライズ
5. 健康状態-> ボット活用-> レコメンデーション
6. 配達（生協、タペソタ)
7. 音声認識

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1. Hyper parameter ↩

2. ↩

3. ↩