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メルカリにおける AI 活用事例 PyCon JP 2018

Ryusuke Chiba
September 17, 2018

メルカリにおける AI 活用事例 PyCon JP 2018

Ryusuke Chiba

September 17, 2018
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  1. 自己紹介 Ryusuke Chiba @metalunk • グリー ◦ GREE News ◦

    消滅都市 • 数理最適化 • メルカリ ◦ 検索 ◦ 機械学習基盤 (SysML)
  2. メルカリのご紹介 2013年7月に日本での提供を開始しました。 2014年9月にUS、2017年3月にはUKにおいてもサービスの提供を開始しています。 ※ 1.累計ダウンロード数は、各月末の累計数を記載しております。 2.累計ダウンロード数及び登録MAUには「メルカリ カウル」、「メルチャリ」は含んでおりません。 3.登録MAUは、「登録Monthly Active User」の略であり、「メルカリ」に登録

    しているユーザーのうち、1ヶ月に一度以上「メルカリ」を利用したユーザーを集計しております。 4.登録MAUの四半期平均を記載しております。 5.流通総額は取引高の合計(「メルカリ カウル」を経由した購入を含む)を記載しており、四半期 毎の合計額となっております。為替レートについては、各月の期中の期中平均為替レートを使用しております。 累計ダウンロード数(1)(2) 百万件 1億件突破 20156月 期 20166月 期 20176月 期 20176月 期 登録MAU(2)(3)(4) 百万人 1,075万人 20156月 期 20166月 期 20176月 期 20176月 期 流通総額(5) 十億円 961億円 20156月 期 20166月 期 20176月 期 20176月 期
  3. メルカリにおける機械学習の取り組み 「簡単」な売買 • 画像認識による商品タイトル、情報自動入力 (JP, US) • 商品の重さ推定 (US) •

    商品の値段推定 (US) 「安全」な売買 • 類似画像検索 (JP) • マルチモーダルによる違法出品検知 (JP)
  4. チーム構成 Sculley, et al, “Hidden Technical Debt in Machine Learning

    Systems”, NIPS 2015 https://papers.nips.cc/paper/5656-hidden-technical-debt-in-machine-learning-systems.pdf メルカリ Team-AI 機械学習エンジニア SysML
  5. 機械学習基盤 メルカリでは内製の機械学習基盤をつくっています 1. つくったモデルをかんたんにデプロイ a. 設定ファイルさえ書けば出せるように 2. モデルの管理 a. バージョン管理,デグレしない

    3. Kubernetes a. Container による再現性 b. Resource management 4. Component の再利用 a. たとえばある分類器のために作られた Feature Extraction は他でも使える
  6. 画像検索の仕組み - Faiss Faiss Facebook AI Research 製の類似検索 / クラスタリング用ライブラリ

    C++ 製だが,Python wrapper をもつ Johnson et al, “Billion-scale similarity search with GPUs”, https://arxiv.org/pdf/1702.08734.pdf, 2017
  7. 量子アニーリングとは? 量子アニーリングマシンである D-Wave は QUBO (Quadratic Unconstrained Binaly Optimization Problem)

    という形の最適化問題の近似解(精度保証はなし)を得られま す Media Resources https://www.dwavesys.com/resources/media-resources
  8. かんたんな D-Wave の使い方 1. 好きな最適化問題を QUBO に変換し,パラメータ Q を得ます 2.

    Python で D-Wave API を叩きます 3. カナダの D-Wave マシンに Q が送られ,量子効果により答え(最適解とは限らな い)が得られます 4. 変換の逆操作で,元の問題の解に戻します