Hacker Tackleで「はてなにおける機械学習の取り組み」について登壇しました

LINE福岡で行なわれたHacker Tackleにて登壇してきました。

発表内容は(1)機械学習を使ったサービス開発の難しい点について整理し(2)その難しさを乗り越えていくためにはてながどのような取り組みを行なっているかについてでした。一口に機械学習を使ったサービス開発といっても、古典的な問題設定でどうやればいいか比較的クリアに見えているものと、R&D要素が強くどう取り組んでよいか分からないものではよい取り組み方も異なってきます。そこで、今回の発表では古典的な問題設定(テキスト分類)であるBrandSafe はてなのリニューアル、R&D要素の強いMackerelの異常検知、それぞれに対し技術的/組織的にどのような取り組みを行なったかについて話させてもらいました。

はてなにおける機械学習の取り組み from syou6162

登壇時間は30分で割と話すことも多かったので、当初話す予定だった箇所は登壇ではばっさりカットしていましたが、このスライドではおまけスライドとして追加しています。

• 比較的高度なNLPを使ったサービスの事例
• 能動学習を使った効率的な教師データの作り方
• 単語埋め込みを使ったタスクに依存しない特徴量抽出器

などの話題について触れています。

syouせんせーい！ #hackt pic.twitter.com/SzgNtrfFw3

— きしだൠ (@kis) 2018年2月17日

登壇の様子です。

こうすればうまく行く!というよりはこの一年間ではてながどのように試行錯誤をしてきたかをまとめた内容です。この資料をきっかけに「うちではこんな取り組みをするとうまくいった!」という事例がどんどん出てくると自分も発表したかいがあったかなと思います。各社の取り組みについてみんなどんどん書いてくれ!

仕事ではじめる機械学習