機械学習

データ分析コンペティションへのスポンサード事例のご紹介

スポンサーについて はじめまして、エンジニアのsugasugaと申します。 普段は、機械学習技術をもちいて、ユーザーのみなさんの好みにマッチした作品をお届けするオススメ機能(レコメンド機能)の開発を行っております。 今回は弊社が行ったスポンサード事例…

第31回 MLOps 勉強会で発表しました

機械学習エンジニアリングチームのsugasugaと申します。 2023年5月30日に開催された第31回MLOps勉強会において、「ピクシブにおける機械学習基盤」というタイトルで登壇させていただきました。 弊社の機械学習基盤の紹介、必要な技術、運用していく中で感じ…

ピクシブにおけるMLOps基盤の技術選定と構成

はじめに はじめまして、機械学習エンジニアリングチームのsugasugaです。 今回の記事では、弊チームが管理するMLOps基盤の技術選定や構成内容を紹介させていただきます。 背景 ピクシブ株式会社はさまざまなサービスがありますが、イラスト投稿SNSであるpix…

【機械学習インターン】タグ推薦モデルとWeb APIの構築

はじめまして!機械学習エンジニアリングチームで長期インターンをしているhikaru.tです。 この記事では、長期インターンにて取り組んだタスクについて、紹介させていただきたいと思います! 取り組んだタスク pixivには、アップロードした画像を見て、おす…

機械学習バッチ実行環境を整備した話

はじめまして。 機械学習チームにてレコメンドの改善を行っているgumigumi4fです。 本記事では、機械学習チームの取り組みの一環として機械学習等のバッチを含むバッチ実行環境を整備した話について話したいと思います。 今までのバッチ実行環境 機械学習チ…

全社横断のレコメンドAPIを開発した話

はじめまして 機械学習エンジニアリングチームのsugasugaと申します。 今回は、自分が直近で行っていた全社横断のレコメンドAPIの開発について紹介します。 既存の仕組み ピクシブ株式会社は、イラストコミュニケーションサービス「pixiv」を中心にクリエイ…

【NLP2021】言語処理学会年次大会の参加レポート2021

pixivの小説のレコメンドを改善している Webエンジニアの pawa です。普段は以下のような記事を書いています。 【NLP2020】言語処理学会年次大会の参加レポート2020 硬式庭球部 活動100回の軌跡 【人工知能×創作】AIで小説を書くのに挑戦(AIXオンラインセミ…

【NLP2020】言語処理学会年次大会の参加レポート2020

pixivの小説を改善している Webエンジニアの pawa と申します。最近は個人的な好奇心でGPT-2の日本語モデルを使って小説を書いて遊んだりして人工知能と人類共同での創作可能性を探っています。 普段は以下のような記事を書いています。 硬式庭球部 活動100…

クエリ一発!BigQueryでレコメンドの多様性を強化しました

イントロ こんにちは、pixivおすすめ改善チームの三好 (@mytk) です。今日は、pixivの作品ページのレコメンドに多様性を持たせるべく、BigQueryのUDFを利用し1クエリでレコメンドの多様化を実現した事例を紹介します。 Topic Diversification Algorithmとは …

BigQueryを使ったレコメンド改善事例とその仕組み

pixiv運営本部、おすすめ改善チームのogaです。pixiv上で最近行った、イラストのレコメンド改善事例とその技術的な部分について紹介します。 概要 今回の取り組みでは、ブラウザ版pixivのトップページなどに表示しているイラストの「おすすめ作品」機能に対…