Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
課題の解像度が荒かったことで意図した改善ができなかった話
Search
Shuhei Goda
February 27, 2024
Technology
3
1.1k
課題の解像度が荒かったことで意図した改善ができなかった話
自由な発想でつながる、失敗談を語るLTパーティー
https://sansan.connpass.com/event/309463/
Shuhei Goda
February 27, 2024
Tweet
Share
More Decks by Shuhei Goda
See All by Shuhei Goda
Turing × atmaCup #18 - 1st Place Solution
hakubishin3
0
1k
ジョブマッチングサービスにおける相互推薦システムの応用事例と課題
hakubishin3
3
1k
とある事業会社にとっての Kaggler の魅力
hakubishin3
9
3k
Wantedly におけるマッチング体験を最大化させるための推薦システム
hakubishin3
4
1.3k
Recommendation Industry Talks #1 Opening
hakubishin3
1
430
会社訪問アプリ「Wantedly Visit」での シゴトに関する興味選択機能と推薦改善
hakubishin3
0
700
論文紹介: Improving Implicit Feedback-Based Recommendation through Multi-Behavior Alignment(Xin Xin et al., 2023)
hakubishin3
0
680
Feedback Prize - English Language Learning における擬似ラベルの品質向上の取り組み
hakubishin3
0
1.1k
ウォンテッドリーにおける推薦システムのオフライン評価の仕組み
hakubishin3
7
7.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
なぜフロントエンド技術を追うのか?なぜカンファレンスに参加するのか?
sakito
8
1.9k
OpenShiftのBGPサポート - MetalLB+FRR-k8s編
orimanabu
0
130
Docker, Infraestructuras seguras y Hardening
josejuansanchez
0
140
AI 時代のデータ戦略
na0
8
3.1k
useEffectってなんで非推奨みたいなこと言われてるの?
maguroalternative
9
6.1k
How native lazy objects will change Doctrine and Symfony forever
beberlei
1
340
MCP・A2A概要 〜Google Cloudで構築するなら〜
shukob
0
120
type-challenges を全問解いたのでエッセンスと推し問題を紹介してみる
kworkdev
PRO
0
170
IPv6-mostly field report from RubyKaigi 2026
sorah
0
250
Databricksによるエージェント構築
taka_aki
1
110
Active Directory 勉強会 第 6 回目 Active Directory セキュリティについて学ぶ回
eurekaberry
16
5.6k
Bakuraku Engineering Team Deck
layerx
PRO
10
2.8k
Featured
See All Featured
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.3k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
514
110k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Transcript
© 2024 Wantedly, Inc. ՝ͷղ૾͕ߥ͔ͬͨ͜ͱͰҙਤͨ͠ վળ͕Ͱ͖ͳ͔ͬͨ Feb. 27 2024
- Shuhei Goda ࣗ༝ͳൃͰͭͳ͕ΔɺࣦഊஊΛޠΔLTύʔςΟʔ
© 2024 Wantedly, Inc. ໊લɿ ߹ా पฏ(Shuhei Goda) ॴଐͱׂɿ
ɾΥϯςουϦʔגࣜձࣾ(2019~) ɾਪનνʔϜϦʔμʔ ɾML Tech Lead & Product Manager Kaggle Tierɿ Kaggle Competitions Grandmaster @jy_msc ࣗݾհ
©2024 Wantedly, Inc. ڀۃͷదࡐదॴʹΑΓɺ γΰτͰίίϩΦυϧͻͱΛ;͢ ࢲͨͪͷϛογϣϯ ©2024 Wantedly, Inc.
© 2024 Wantedly, Inc. iOS, Android and Web ؾܰʹձࣾ๚ ϛογϣϯՁ؍ͷڞײͰϚονϯά
• څ༩རްੜͳͲͷ݅Ͱͳ͘ɺ͍͕͋Εձࣾͷ نʹͱΒΘΕͳ͍ ·ͣʮΛฉ͖ʹߦ͘ʯͱ͍͏৽͍͠ମݧ • ݸਓͱاۀ͕ϑϥοτͳઢͰग़ձ͑Δ͜ͱͰɺΑΓັྗ తͳॴΛݟ͚ͭΔ͜ͱ͕Մೳʹ ձࣾ๚ΞϓϦʮWantedly Visitʯ
© 2024 Wantedly, Inc. ߹ాͷࣄ ਪનγεςϜͷ։ൃͱӡ༻ɺσʔλαΠΤϯεΛ׆༻ͨ͠ά ϩʔεࢪࡦΛखஈͱͯ͠ɺձࣾ๚ΞϓϦʮWantedly Visitʯͷ ՝ղܾΛߦ͏
© 2024 Wantedly, Inc. ਪનγεςϜͬͯͳʹʁ ෳͷީิ͔ΒՁͷ͋ΔͷΛબͼग़͠ɺ ҙࢥܾఆΛࢧԉ͢ΔγεςϜ ఆٛͷҾ༻: ʰਪનγεςϜ࣮ફೖʱ
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119663/
© 2024 Wantedly, Inc. Wantedly Visitʹ͓͚Δਪન׆༻ࣄྫ - Ϣʔβʔʹର͢Δืूͷਪન https://www.wantedly.com/projects
© 2024 Wantedly, Inc. ࢲ͕ੲऔΓΜͩ Ԡื͢ΔϢʔβʔͷ͕”ඪͱൺֱͯ͠”গͳ͍ ཧɿNਓ ݱ࣮ɿMਓ Ϊϟοϓ͕େ͖͍ɺͲ͏͠Α͏
© 2024 Wantedly, Inc. ίϯςϯπͷਪનΛվળ͢ΔΞϓϩʔνΛऔΔ (ίϯςϯπͷൃݟੑ͕ͩΖ͏ɺఆྔධՁͰͦΜͳײ͡ ͩ͠😊) → ίετΛ͔͚͕ͨɺҙਤ௨ΓͷվળʹͳΒͣ😢
۩ମతʹ ɾྗKPIࢥͬͨΑΓ૿Ճͤͣ ɾผͷKPI͕େ͖͘૿Ճ औΓΜͩ͜ͱɺͦͷ݁Ռ
© 2024 Wantedly, Inc. ͳͥ͏·͍͔͘ͳ͔ͬͨͷ͔ ※ຊൃද༻ͷྫ Ԡื͢Δͱ͍͏ߦಈʹ͓͍ͯɺϢʔβʔͷ՝Λཧͯ͠ΈΔ • Motivation -
ߦಈΛى͜͢ಈػ͋Δ͔ • ؾʹͳΔίϯςϯπ͕ਚ͖ͳ͍͔ • Ability - ࣮ߦͰ͖Δ͔ • ձࣾɾࣄɾࣗʹରͯ͠ෆ҆Λ͍࣋ͬͯͳ͍͔ • Trigger - ͖͔͚ͬ͋ͬͨͷ͔ • ϓϩμΫτ֎Ͱͷ͖͔͚ͬे͔ B=MAT ϑΥοάͷফඅऀߦಈϞσϧ
© 2024 Wantedly, Inc. ͳͥ͏·͍͔͘ͳ͔ͬͨͷ͔ ※ຊൃද༻ͷྫ Ծઆݕূɺूܭͱ͍ͬͨఆྔධՁͰ໌Β͔ʹͳͬͨ͜ͱ • Motivation -
ߦಈΛى͜͢ಈػ͋Δ͔ • ؾʹͳΔίϯςϯπ͕ਚ͖ͳ͍͔ ←͜͜՝ͱ͔ͯ֬͠ʹ͋Δ͕ • Ability - ࣮ߦͰ͖Δ͔ • ձࣾɾࣄɾࣗʹରͯ͠ෆ҆Λ͍࣋ͬͯͳ͍͔ • Trigger - ͖͔͚ͬ͋ͬͨͷ͔ • ϓϩμΫτ֎Ͱͷ͖͔͚ͬे͔ ←ͬͪ͜ͷํ͕େ͖ͳϘτϧωοΫ
© 2024 Wantedly, Inc. Trigger͕Γͳ͍՝ͷͨΊͷ௨࠷దԽ → ҙਤ௨Γͷվળ 🎉 τϥΠͨ͜͠ͱ ※ຊൃද༻ͷྫ
© 2024 Wantedly, Inc. ࣦഊ͔ΒֶΜͩ͜ͱ ՝ͷղ૾͕ෆेͩͱग़ͤΔՁ͕ݶΒΕΔ • ղ૾ͷߴ͞ = ՝ͷߏԽɺψέϞϨΛ͍͔ʹݮΒͯ͠Ͳ͜ʹॏࢹ͢
Δ͔͕ݟఆΊΒΕ͍ͯΔঢ়ଶʢʰղ૾Λ্͛Δʱʣ • ղ͖͘՝Λ໌֬Խͯ͠ɺҙਤͨ͠ՌΛग़ͤΔΑ͏ʹ͠Α͏ • ੈͷதͷϑϨʔϜϫʔΫࢀߟʹͳΔͷͰศར