機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 - Mercari Engineering Blog

機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 - Mercari Engineering Blog

こんにちは。AIチーム所属ソフトウェアエンジニアの@shidoです。 機械学習は様々なサービスの中で強力な武器となりますが、データパイプラインの構築や学習のための計算リソースの確保など、リーズナブルにシステムに組み込むには機械学習特有の困難を克服しなければなりません。 またその困難は機械学習の応用先によっても様々だと思っています。今回の記事ではデータパイプラインの構築に「Human-in-the-Loop (HITL)」と呼ばれる機構を違反出品検知のための機械学習システムへ取り入れた実例と、この仕組みについての考察をお話します。

26 mentions: @chahan69@icoxfog417@kazunori_279@dakuton@fuchamii@KSKSKSKS2@tdualdir@wallyest
Keywords: 機械学習
Date: 2020/03/25 09:00

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@kazunori_279 継続的なデータ検証でdriftに対応。 "DNNのような表現力の高いモデルを利用する場合はおかしなデータが少量混じるだけでBoostingTree系のような頑健なモデルに簡単に負けてしまいます。したがってデータのパイプラインは我々が最も慎重に考えていることの一つです" t.co/STArZw6vxJ
@icoxfog417 メルカリで不正出品を検知するためにHuman-in-the-Loopを取り入れた話。不正出品のトレンドは変化していくため単一モデルをずっと運用できない。既存の検知ミス(False Positive)はオペレーターによる人手チェック、新規不正はルールベースでまず検知しラベルを蓄えている。 t.co/CeF6JbbybB
@Fumiya_Kume @AllisTheWill @tall_tree_desu 自動でやってはないですね。 オペレーターの目を介してます。 t.co/unwaBkktsB
@chahan69 メルカリのML違反検知、特にデータ周りについてライトに書きました!読んで貰えると嬉しいです🙏 機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 - Mercari Engineering Blog t.co/5vPfAh2Rjv
@i_am_cotomi 私の感想はズレてるかもしれないけど、GCIでPUBGの勝率分析でゲームそれ自体を理解していること(=ドメイン知識)は有利と感じたので、機械学習に人が介在するのは重要と再認識できた。 機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 - Mercari Engineering Blog t.co/MxlDRPFpqH
@KSKSKSKS2 とてもいい事例の話。こういう泥臭い部分をどうやっているかもっと知りたい / 1件のコメント t.co/jvHAqS7qJ3 “機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 - Mercari Engineering Blog” (1 user) t.co/AwKAey5IKq
@fuchamii 機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 - Mercari Engineering Blog t.co/SnqRj92SIV 非常に面白かったです。機械学習モデルの導入って大変だぁ…
@tdualdir 運用フェーズだけじゃなくモデルの再学習も見据えたHuman-in-the-Loopの話。コンセプトが変わるようなタスクの時はこういうやり方は非常に有効。なかなか良い話。 機械学習とHuman-in-the-Loopで優勝する違反検知の話 - Mercari Engineering Blog t.co/1JtWFQINzJ

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